Pr使用过程中没有轨迹怎么办？

PR全称PageRank，2001年9月获美国专利。专利权人是谷歌的创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)。所以pageRank中的page指的不是网页，而是Page，也就是这种排名方式以Page命名。

算法介绍

PageRank

基本思路:如果有网页T到网页A的链接，说明T的拥有者认为A更重要，从而给出T的一部分重要性分数。这个重要性分数的值是:PR(T)/C(T)

其中PR(T)是T的PageRank值，C(T)是T的链数，那么a的PageRank值就是一系列类似于T的页面重要性分数的累加。

PR(A)=(1-d)+d(PR(t 1)/C(t 1)+…+PR(TN)/C(TN))

a代表页面a。

PR(A)表示页面A的PR值。

d是阻尼指数。一般认为D=0.85。

T1…tn代表链接到页面a的页面T1到tn。

c表示页面上外部链接的数量。C(t1)是页面上外部链接的数量t1。

从计算公式可以看出，PR值的计算必须通过迭代计算得到。

优点:是与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值都是离线计算得到的；有效减少了在线查询时的计算量，大大降低了查询响应时间。

缺点:人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和话题性降低；此外，PageRank对新网页歧视严重。

话题敏感的

(主题敏感页面排名)

基本思路:是针对PageRank对主题的忽视而提出的。核心思想:离线计算一个PageRank向量集合，集合中的每个向量都与某个话题相关，即计算一个页面在不同话题上的得分。主要分为两个阶段:与话题相关的PageRank向量集的计算和在线查询时话题的确定。

优点:根据用户的查询请求和相关上下文，准确判断与用户查询相关的话题(用户的兴趣)并返回查询结果。

缺点:没有利用话题的相关性来提高链接评分的准确性。

小山顶

基本思路:和PageRank的区别在于只考虑专家页面的链接。主要包括两个步骤:专家页面搜索和目标页面排序。优点:相关性强，结果准确。缺点:专家页面的搜索和确定对算法起着关键作用，专家页面的质量决定了算法的准确性，而专家页面的质量和公平性难以保证；忽略大量非专家页面的影响，无法反映整个互联网的民意；当没有足够的专家页面时，它返回空的，因此Hilltop适合于细化查询排名。