前不久看到一个搞笑的说法，有人问谷歌PR的计算是PR值=0.15+0.85*(A网页传递值+B网页传递值……)，那么我是不是可以这么想，假如我不要后面的部分，每个网页只让他传递0.15的值，那么如果我做100个外链，PR值不等于15了吗，这个计算公式是不是很扯呢?

　　很有意思吧，虽然他的想法很单纯，但是这么一个问题却其实是很多人没有提出来过的，按照百度百科上的解释，我们可以看到其计算方式肯定是不完善的。百科的PR计算公式：PR(A)=(1-d)+d(PR(t1)/C(t1)+…+PR(tn)/C(tn)，对于这个公式，我们按照最简单的思维思考的话，比如我们起源seo论坛首页作为计算的目标页PR(A)，外部链接都是原始的页面且没有导向其他的页面链接的话，那么百科的计算公式可以简化为PR(A)=0.15+0.85*(0.15+0.15+0.15…X…)，其中假使外部链接的页面个数是X的话，如果需要我们的目标页面PR是1的话，我们大约需要做7个外链就可以了，如果需要目标页面PR值是2个的话，只需要15个，需要PR值是3的话，只需要23个外链……我们可以很明显地感觉到这里存在一些问题，因为他们呈现出等差数列，也就是假如做从PR2到PR1的外链个数就可以把目标页从PR2到PR3，这个明显是不可能的。那么到底哪里出错了呢?

　　或许你觉得可能是我们的计算省略问题，但是即使计算不省略，也就是每个网页的导出链接个数可能是10或者更多，但是这个也只是比例问题，最终导致需要提升的个数增加，但是这个等差数列的关系是不变的，因为他改变的是一个常量而不是变量，所以这个百度百科的公式肯定存在一个知名的问题，而找到这个问题才有可能解决我们对PR的理解。

　　其实，我们可以换一种思维，假如百度百科的的PR计算公式是正确的，如果我们有一个刚刚建立的新目标页面，假如一种情况是PR1的首页给我们做了一个友情链接，而且只有我们一个外链，那么我们的PR这时候就是1。而一种情况PR9的页面有8个外部链接，再加上我们的是9个外链链接，按照其计算公式我们的PR值应该也是1。但是现实是什么，假如一个PR9的页面只有9个外链而且给我们一个页面的话，我们的PR值可能是非常高的，肯定会超过1。那么到底哪里出错了呢?

　　我们知道，PR的来源是随机浏览模型，PR的高低代表着假如没有搜索的流量还会有多少人会浏览来，假如一个评价是1的代表着10人，那么一个评价是9的绝对不可能是90人，肯定是千万级甚至是亿级的规模，因为假使我们给所有网站首页按照浏览量评级，PR1的浏览是10的话，这类的站太多了，而PR9的浏览量的网站微乎其微，他的浏览级别绝对是非常大的一个规模，所以9和1之间的区别绝对是一个很大的数量级，不能按照同一级别的计算公式来计算PR值。这才是问题的核心所在，那个公式只能是同级别的计算公式，根本无法用在不同的级别计算上，换句话说，同PR级别的可以用百度百科的那个计算公式，而不同级别的PR网站不能采用这个这个公式。

　　那么搜索到底是怎么运用这个公式的呢，第一个最简单的就是区别计算，把PR低于1的按照这个公式计算，把PR高于1的按照其PR值区间进行计算，然后在不同区间乘以一个区间内的常数，这样就可以计算出不同PR值的传递数值是多少;另外一个最可能是划归为统一原始值计算，也就是把高于PR1的都按照比例划分为原始值，比如PR是9的话，那么可以划分为多少个原始PR值的页面才能达到，PR1的话多少原始值页面才能达到，划分一个最小的度量单位，把所有超过这个度量单位的都进行计算到里面，这样就可以进行同级别进行计算了。

　　跳出这个公式的束缚，我们知道PR的计算属于迭代的运算，其最初的计算值都属于或接近于原始初值的，因此从道理上来讲百度那个PR计算公式属于这个迭代公式的一部分而已，仅仅可以用来计算原始网页的和最初PR值的计算，而不是最终的PR结果，如果想得出最终的PR值需要根据区间数值或比例系数才可以。本文由www.wocaoseo.com站长供稿!