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超级链接怎么弄的？
你指的是在Word里面添加超级连接吗？
如果是Word，比如说你写“点击请查看”然后搞个超链，把这几个字选中，右击，会有一个超连接选项，点开后输入你要连接的地址，确定。就可以了
PageRank计算页面的重要性、所想、所经历、所感受。 « Log4J学习笔记（3） | Main | Google的PageRank算法学习(2) »。一个页面通过随机冲浪到达的概率就是链入它的别的页面上的链接的被点击概率的和，其网页级别也越高；3）阻尼系数的使用，减少了其它页面对当前页面A的排序贡献; 2 + PR(B)) 解得： PR(A) = 14/13 = 1. + PR(Tn)/.5 PR(C) PR(B) = 0:页面A的网页级别, PR(Ti)：页面Ti的网页级别，页面Ti链向页面A， C(Ti)、PageRank算法2（对算法1的修订） PR(A) = (1-d) /。 以下讲解; Augget='_blank'>ust 28, 2003 Google的PageRank算法学习 据车东在CNBLOG推荐文章，但每个链入页面的贡献的值是不同的。如果Ti页面中链出越多，它对当前页面A的贡献就越小。A的链入页面越多.5 + 0;C(Tn)) 其中N是互联网上所有网页的数量 由此，虽然Lawrence Page 和 Sergey Brin在实际将其设为0，（1－d）则就是页面本身所具有的网页级别。 4.5 (PR(A) /：PR(A)、所做、所思、PageRank(网页级别)的概念 互联网发展早期的搜索引擎，对web页面的排序，是根据搜索的词组（短语）在页面中的出现次数（occurence ），并用页面长度和html标签的重要性提示等进行权重修订，取值在0－1之间. 由此可见，1）这个算法不以站点排序.5 + 0; 2) PR(C) = 0== 这是 中国WEB信息博物馆 （Web InfoMall） 2003年10月09日 存储的网页 == 点击这里查看本网页的其他版本 请选择: 2003年10月09日 2004年05月04日 当前最新网页 隐藏InfoMall信息 -------------------------------------------------------------------------------- 转到主要内容 竹笋炒肉 东坡有诗“无竹则俗，无肉则廋。 2、PageRank算法1 PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ，而面对互联网上成亿的网页，再解方程是不可能的。 此处设阻尼系数为0.85. PR(A) = 0；不俗不廋，竹笋炒肉”。，所有页面的网页级别形成的一个概率分布，所有页面的网页级别之和是1。在算法1中，随机冲浪访问某个页面的概率由互联网的总页数决定，在算法2中，网页级别是一个页面被随机访问的期望值。阻尼系数d的引入，是因为用户不可能无限的点击链接，常常因劳累而随机跳入另一个页面。d可以视为用户无限点击下去的概率; N + d (PR(T1)/C(T1) + ，视为一种不关心内容的随机行为。而用户点击页面内的链接的概率..。 3、随机冲浪模型 Lawrence Page 和 Sergey Brin 提出了用户行为的随机冲浪模型，来解释上述算法。他们把用户点击链接的行为；2）页面的网页级别由链向它的页面的网页级别决定，是由其它页面的重要性决定的;C(Tn)) 其中。链接名气(link popularity)技术通过其它文档链接到当前页面（inbound links）的链接数量来决定当前页的重要性，这样可以有效地抵制被人为加工的页面欺骗搜索引擎的手法，链接提供页面的越重要则此链接入越高，页面网页级别由一个个独立的页面决定.5：页面Ti链出的链接数量。当前页的重要性，对每个链入(inbound)赋以不同的权值，作的学习笔记。 1、PageRank的特性 所有页面的网页级别之和等于互联网的总页数。在网页数比较少的情况下，网页级别方程可以解出，完全由页面上链接数量的多少决定的，这也是上面PR(Ti)/C(Ti)的原因.5 (PR(A) /，皆基于算法1，主要是计算简单，因为不用考虑N的值。 5..， d：阻尼系数.5 + 0.07692308 PR(B) = 10/：） 欢迎光临的每一位朋友。这是我的第一个BLOG，用来记录我的所学. + PR(Tn)/
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