PageRank算法论文文献综述 （1）黄文忠，网络搜索引擎Google评析，现代情报，2005年，第3期，69-73页这一文献做的相关的查阅：此文献中黄文忠主要是从检索技术、检索功能和检索方式等方面予以评析。分析了Google的搜索引擎,指出了Google 是一种基于Robot 型的第二代搜索引擎, 技术先进, 功能强大, 检索方便、快捷、精准, 深受广大用户青睐,
根据这篇文献中所提及到的“首创页面等级技术(Page Rank 技术)“给了我课题一个新的思想方向，我可以从PageRank的角度出发去研究Google的搜索引擎从而研究线性代数在网络搜索中的应用。
（2）张巍，李志蜀，基于PageRank算法的搜索引擎优化策略，计算机应用，第25卷第7期，1712-1713页。这一文献做的相关的查阅：张巍，李志蜀在介绍Google等搜索引擎最常用的PageRank搜索结果排名算法的基础上，详细阐述了各种网页链接结构对基于PageRank算法的网站搜索引擎排名结果可能产生的影响，并分析了实际应用中网站针对PageRank算法的各种优化策略，讨论了各自的优点。本文还提到，由于PageRank算法的检索无关性，也可能导致一些不利的结果，例如对一些词汇在特定的上下文中有特定的含义，或是一些专业词汇，仅仅依靠PageRank排名的结果可能不太令人满意，比如同样是查找“结构”这个词，在建筑学的上下文中，本文来自辣%文,论'文.网，
毕业论文 www.751com.cn 和芯片制造的上下文中，用户希望得到的检索结果必然不尽相同。但由于PageRank是网页的固定属性，可能就达不到期望的效果了。如果将整个互联网看成一个文度，那么PageRank则是该文度上的一个矢量，针对以上的缺陷，可以考虑建立这类矢量的一个矢量集。换句话说，可以针对某些指定的主题词计算出多个PageRank值，然后根据检索内容匹配相应主题词的网页PageRank值 l。当然，在结果排序时用到的PageRank值仍然是唯一的。这种改进在检索期间的消耗上有所增加，但在结果排序上却有大大提高。
根据这篇文献中所提及到的“PageRank算法计算某个网页PageRank值时所有的人链接都要考虑在内，页面A的PageRank值计算公式如下：PR(A)= (1一d)+d(PR(t1)／C(t1)+⋯+PR(tn)／C(tn)我可以参见其方法将之运用到我的课题中。
（3）杨松，杨文莲，基于关键字和链接的搜索引擎优化策略，渤海大学学报（自然科学版）2006年，第3期，269-271页。这一文献做的相关的查阅：杨松，杨文莲(2006)中分析了，搜索引擎优化是近年来兴起并不断发展的技术，目前被广泛的应用于电子商务网站的优化。介绍了关键字和链接在网站优化中的应用，提出了相关的优化方案，并把它应用于网站的优化，提高了网站在搜索引擎中的排名。
根据这篇文献中所提及的“基于关键字的优化策略”给了我启发，我可以进行对特征值特征向量的研究来研究这一课题。
（4）K Bryan, T Leise, The $25,000,000,000 Eigenvector the Linear Algebra behind Google, SIAM Review,Vol.48,569-581,2006.对这一文献进行了翻译：根据翻译后的内容可知，在文献中对于PageRank的算法的计算中的网页K的重要性的计算方式为： 。在课题研究中给了我很好的启发。
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