1998年，兩個名不見經傳的研究生，Larry Page和Sergey Brin，第一次在學術論文上介紹了Google這個搜索引擎，而關鍵創新點就在於他們發明的名叫PageRank的算法（PageRank是Larry Page的Page，而不是網頁的意思）。Google正是依據PageRank算法將搜索到的網站進行排序，正如他們二人所說的：PageRank“帶來了網頁新秩序。”
PageRank將網站的鏈接和超鏈接作為指標，衡量其重要性和權威性。然後Google根據此信息來排列搜索結果。Page和Brin發表的分析結果，並不只是當時現有數學的一個新的應用，學者們認為，他們找到的是一個全新的方法，雖然可能有借鑑一些前人的成果。
雖然Google對PageRank提供搜索結果的依賴程度到底有多少，只有公司內部的人才知道，但是，可以肯定的是，該算法對Google現在數千億的市值起到了不可磨滅的作用。
而PageRank在網頁之外，也具有驚人的大範圍的實用性，幾乎涵蓋所有領域，從體育團隊的排名到大腦內部交互聯結的分析。
普渡大學的計算機學家David Gleich這麼評價道：“它有點像是Google發明的鏡頭。如果你有各種不同的鏡頭隨機組合，你就可以觀察到各種不同的系統——就像是你同時有了顯微鏡，望遠鏡，數碼相機等等。但你還是需要有自己獨特的視角。”
自動論文發表以後，十六年來，Gleich一直在研究PageRank算法在其他領域的應用。他已經發現了數十種可以使用該算法的具體案例。他的做法並不是深入研究每一個實例的具體實現，而是為了證明PageRank確實擁有廣大的適用範圍。
他說，只要有圖譜，就有PageRank的用武之地。它是一種數學的思維方式，代表了一組事物的關係或流程，研究對象可以是Web頁面，辦公室工作人員，Facebook的用戶，基因，蛋白質或者交通情況。“PageRank就像各種圖譜一樣，無處不在。”
以下是一些有趣的使用案例。目前，這些對Google的商業或社會影響並沒有產生什麼作用，但也不排除會有這麼一天。
文學作品
最重要的文學作品是什麼？PageRank算法可以幫助回答這個看似很主觀的問題。Nebraska大學的一位文學教授開發了一款軟件，使用了PageRank和其他的算法。他的研究對象是十九世紀的文學作家。經過分析了近3600部長篇小說，軟件得出了結論：簡•奧斯丁和沃爾特•司各特是那個年代最有影響力的作家。
體育運動
在特定的運動項目中，誰是歷史上最好的球隊或球員？這個問題如果交給球迷，那必將吵得不可開交，因為評判標準同樣是主觀的。有一則論文利用PageRank分析了1968年之後的所有職業網球比賽，它將相同的兩個對手之間的比賽結果進行匹配，以“聲望得分”為基礎構建了一個網絡。得出的結論是，在網球界，Jimmy Connors是史上最好的球員。就像Gleich說的，這些排名背後的基本思想是：假設一個粉絲會追隨著一隻球隊或球員，直到他被打敗，而後他會繼續追隨勝利的一方，直到結果出現。這類似於網上衝浪者在網站鏈接中做出選擇。
神經科學
Gleich 在他的論文中寫道：“人類的大腦是一個重要的網絡，可我們對它的瞭解少的可憐”。PageRank當然也適用於此。最近，它被用來評估不同大腦區域之間的聯結和重要性，以及隨著年齡的變化結果會如何改變。
癌症研究
在一篇名為“Google Goes Cancer”的論文裡，研究人員開發了一種基於Google算法的“新型計算方法”，該算法幫助他們確定了七個與遺傳有關的腫瘤基因，這將幫助醫生更好的指導癌症治療的過程。
交通網絡
PageRank的另一應用是用來預測城市裡的交通流量和人流動向。有一項研究依賴於該算法的一個關鍵因素：一個叫做teleporting（傳送）的概念，它模擬了人類的決定：開始或中止行程，或者在既定的街道停車。這有助於交通運輸研究人員更好的創建測量模型，模擬道路的車流量和人流量。
(作者：36氪 Kryptoners，原文鏈接）