吴军:谈 Page Rank – Google 的民主表决式网页排名技术

吴军:谈 Page Rank – Google 的民主表决式网页排名技术

大家可能听说过,Google 革命性的发明是它名为 “Page Rank” 的网页排名算法,这项技术彻底解决了搜索结果排序的问题。其实最先试图给互联网上的众多网站排序的并不是 Google。Yahoo! 公司最初第一个用目录分类的方式让用户通过互联网检索信息,但由于当时计算机容量和速度的限制,当时的 Yahoo! 和同时代的其它搜索引擎都存在一个共同的问题: 收录的网页太少,而且只能对网页中常见内容相关的实际用词进行索引。那时,用户很难找到很相关信息。我记得 1999 年以前查找一篇论文,要换好几个搜索引擎。后来 DEC 公司开发了 AltaVista 搜索引擎,只用一台 ALPHA 服务器,却收录了比以往引擎都多的网页,而且对里面的每个词进行索引。AltaVista 虽然让用户搜索到大量结果,但大部分结果却与查询不太相关,有时找想看的网页需要翻好几页。所以最初的 AltaVista 在一定程度上解决了覆盖率的问题,但不能很好地对结果进行排序。

Google 的 “Page Rank” (网页排名)是怎么回事呢?其实简单说就是民主表决。打个比方,假如我们要找李开复博士,有一百个人举手说自己是李开复。那么谁是真的呢?也许有好几个真的,但即使如此谁又是大家真正想找的呢?:-) 如果大家都说在 Google 公司的那个是真的,那么他就是真的。

在互联网上,如果一个网页被很多其它网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高。这就是 Page Rank 的核心思想。 当然 Google 的 Page Rank 算法实际上要复杂得多。比如说,对来自不同网页的链接对待不同,本身网页排名高的链接更可靠,于是给这些链接予较大的权重。Page Rank 考虑了这个因素,可是现在问题又来了,计算搜索结果的网页排名过程中需要用到网页本身的排名,这不成了先有鸡还是先有蛋的问题了吗?

Google 的两个创始人拉里•佩奇 (Larry Page )和谢尔盖•布林 (Sergey Brin) 把这个问题变成了一个二维矩阵相乘的问题,并且用迭代的方法解决了这个问题。他们先假定所有网页的排名是相同的,并且根据这个初始值,算出各个网页的第一次迭代排名,然后再根据第一次迭代排名算出第二次的排名。他们两人从理论上证明了不论初始值如何选取,这种算法都保证了网页排名的估计值能收敛到他们的真实值。值得一提的事,这种算法是完全没有任何人工干预的。

理论问题解决了,又遇到实际问题。因为互联网上网页的数量是巨大的,上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。如果我们假定有十亿个网页,那么这个矩阵 就有一百亿亿个元素。这样大的矩阵相乘,计算量是非常大的。拉里和谢尔盖两人利用稀疏矩阵计算的技巧,大大的简化了计算量,并实现了这个网页排名算法。今天 Google 的工程师把这个算法移植到并行的计算机中,进一步缩短了计算时间,使网页更新的周期比以前短了许多。

我来 Google 后,拉里 (Larry) 在和我们几个新员工座谈时,讲起他当年和谢尔盖(Sergey) 是怎么想到网页排名算法的。他说:"当时我们觉得整个互联网就像一张大的图 (Graph),每个网站就像一个节点,而每个网页的链接就像一个弧。我想,互联网可以用一个图或者矩阵描述,我也许可以用这个发现做个博士论文。" 他和谢尔盖就这样发明了 Page Rank 的算法。

网页排名的高明之处在于它把整个互联网当作了一个整体对待。它无意识中符合了系统论的观点。相比之下,以前的信息检索大多把每一个网页当作独立的个体对待,很多人当初只注意了网页内容和查询语句的相关性,忽略了网页之间的关系。

今天,Google 搜索引擎比最初复杂、完善了许多。但是网页排名在 Google 所有算法中依然是至关重要的。在学术界, 这个算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一,并且被很多大学引入了信息检索课程 (Information Retrieval) 的教程。

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