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資料庫中進行匹配，如果發現標題中含有這個關鍵字，那麼就可以認為這本“書”就是使用者所需要找的內容，便將這本“書”所在的“書架”告訴使用者，讓他去訪問。

書即網站，書所在書架則就是網站的地址連結。

後來，搜尋引擎規模化，公司化之後，財大氣粗的公司擁有大量的資金，可以購置大量的伺服器和硬碟，於是便開始了將網站上的所有網頁都給抓取下來，也就是說，使用者不但可以進行標題搜尋還可以進行全文搜尋。這無疑是一種進步，因為標題通常情況下所包的資訊只有那麼多，不可能涵蓋所有內容。

但是，這是一個資訊大爆炸的時代，網際網路就是一個知識的海洋，網站成千上萬，一個關鍵詞搜尋出來的結果往往也有成千上萬，如果在這些結果中找到自己所需要的資訊，又成為了一個難題。

這是所有搜尋引擎都在研究的問題，歸根結底，就是將網頁進行排序，越好的網頁應該越排前列，這樣使用者就不需要花費多少時間就能找到自己所需要的資訊。

說起來容易做起來卻是相當困難，各個搜尋引擎公司都有自己的排序演算法，這些都是商業機密，不對外公開。而使用者都是非常現實的，如果你的產品好，的確可以帶來便利，那麼他就會使用，並且還會推薦別人使用。

林鴻所發現的這個BckRwp就是看到別人推薦才發現的，並且一用之下發現它的演算法的確很強，通常情況下都能很快找到自己所要找的資訊。

他經過研究發現，這個搜尋引擎使用了一種名為PageRdnk的演算法。

實際上，林鴻也不知道到底是不是叫這個名稱他之所以稱之為PageRdnk，是因為這個名詞多次出現在原始碼中。

林鴻將整個原始碼通讀了一遍，他發現PaqRank分為十一個等級，從gk到pO級，級別越高就代表著質量越好那麼該網站的排名也就越高。

至於如何計算網站的PR值也非常巧妙－，則是根據