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明明从地理位置上来说中国距离西伯利亚更近一些，为什么却是沙俄翻山越岭来到远东占领了它呢？
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any database of documents containing citations, the world wide web or any
other hypermedia database. The rank assigned to a document is calculated
from the ranks of documents citing it. In addition, the rank of a document
is calculated from a constant representing the probability that a browser
through the database will randomly jump to the document. The method is
particularly useful in enhancing the performance of search engine results
for hypermedia databases, such as the world wide web, whose documents have
a large variation in quality.它的思路是，先给链接数据库里的链接估算“重要度级别”；然后利用链接本身的重要程度，估计它所指向文章的质量——这也很容易理解，被爱因斯坦引用的文章，肯定比被我引用的可靠的太多。同样的，一个网站越可靠、越严肃，它所链接的文章质量就越高：反过来说也对，你尽管和别人交换链接吧，越和垃圾网站交换链接，你的估值就越低。不仅如此。知识的产生，总是从某个点开始、然后星型辐射的。所以，比如像TCP这个词，最权威的网站是RFC；RFC是纯文本，不链任何站外文件；但，全世界所有关于TCP的权威文章，都得引用RFC。类似的，当网上出现了某个热点，这个热点往往也是由一篇或者几篇文章/视频引发的；然后，位于源头的文章/视频被其它人引用、扩散……引用/扩散者很可能就会留下原始来源的链接（事实上，“转载须标注来源”正是最基本的互联网道德要求）；分析这些链接的引用关系，就能识别出源头。这种“互联网上的分布情况”是极难作弊的——至少，依靠个人或者不够大的组织，是不可能深刻影响互联网的宏观结构的。那么，分析链接的重要度，分析链接之间的引用关系，找出这个“知识中心点”或者“源头”；它的文章，就一定是最权威最符合用户需要的。次一级的，有的转发者知名度高，有的转发者擅长由浅入深的科普，有的转发者能把枯燥的东西变得有趣……他们本身在引用更权威的资料之外，也会成为重要的转发源，使得自己成为“次权威”——就好像没几个人能读懂相对论/量子论，但大家都赶时髦看霍金的《时间简史》一样：这些作品，当然也应该在搜索结果中排在前列。PageRank正是这么一种“分析互联网链接走向，找出关键节点并为之评分”的算法。亦因此，佩奇和布林也一点都不谦虚的声称自己“为互联网带来了秩序”。（不过，个人观点：这会不会导向“马太效应”，继而促成了目前互联网“巨头通吃”的现状呢？）瞎子都能看出这个思路的含金量有多足。当然，专利里面说的很简略。比如，如何让程序自动找出哪个网站很重要呢？甚至，如何让程序自动找出，对某个关键字，某个网站比另一个重要网站更重要呢？这里面就需要天才利用数学知识找出算法了（PageRank算法本身是有数学证明的，有兴趣的可以搜出来看看）。此外，可以看到，仅在这两份专利所列出的参考文献中，就包括了、等诸多年份的许多研究：做学术本就这样，白手起家独立撑起一个领域的屈指可数；何况，94年都已经有yahoo了，虽然没能完全解决问题，但yahoo可也不是碌碌无能之辈呢：即便大家都“受了yahoo的启发”，但该把它打成鱼腩时，貌似也没人客气 。这里只关注了“返回内容排序”方面的研究；但要快速分析互联网上近乎无穷无尽的链接、近乎实时的更新它们的PageRank、同时应对数十亿人的查询请求……要解决的问题可就多了，绝不是一时半会儿灵机一动就能成的。事实上，佩奇和布林早在1996年就做了一个搜索引擎叫BackRub，放在斯坦福大学服务器上。BackRub因为搜索质量盖过当时所有的商业搜索引擎而很受校内学生欢迎；但因为这玩意儿太耗带宽，终于还是被斯坦福大学从服务器上撤下了。1997年，搜索引擎的名字改为google；1998年9月，google公司成立——众所周知，这俩穷鬼是在车库里搞事的，用的是淘来的旧服务器：为了在旧服务器上跑google，他们才搞了分布式的MapReduce；又为了方便海量数据的索引存储，这才搞了GFS和BigTable（进而发展成近年来的热点之一，NoSQL数据库）；最后，这三大技术又引爆了方兴未艾的“大数据革命”。和这三大“基石”级别的技术相比，page rank反倒显得不是那么重要了。你看，忙着呢，真没时间抄别人97年2月申请的、曲高和寡的专利。————————————————————————综上，你看，“搜索引擎”本身的门槛并不高；尤其是现在，早就有诸如lucene等许多款全文搜索引擎；知乎上也大把“python写爬虫”教程——爬数据，丢给全文搜索引擎，你自己就可以在自家电脑上搞一套搜索引擎了。如果你的要求不需要google那么高的话，一揽子全给你弄成现成的开源方案都不难找：下载，部署，你自己的搜索引擎就上线了。如果追求更高点，PageRank、BigTable、MapReduce等论文也是公开的，而且同样有开源实现（如gluster、hadoop等），拿来凑吧凑吧，自己照着论文把PageRank在hadoop上搞出来，再借助现在相比十几年前猛的一塌糊涂的硬件，你也能得到200x年水平的google。那么，为何世界上没有出现一大堆的搜索引擎呢？因为：1、google发展太快了。没人能跟上它的步伐。哪怕google公布了bigtable、mapreduce等三大法宝，但目前最成功的知名复制品仍然是yahoo支持的开源项目Hadoop；但Hadoop的执行效率比起google，仍然相差甚远。何况，现在的google早就不仅仅靠个pagerank算法了——他们的TPU，可不仅仅是为了搞围棋AI而设计的。2、先发优势和成本门槛即使你能跟上google，搜索引擎也有很大用户黏性。然后，现在的互联网太大了，想达到google的索引完善度和服务能力，需要的服务器数目、存储空间都是非常恐怖的；这么大的投资，又未必（甚至可以说是一定不能）能抢到google的市场……79565 条评论分享收藏感谢收起617 条评论分享收藏感谢收起