google chrome漫画中文版
Google Chrome是我用的最多的浏览器。它的漫画书简介非常有特色，完整的中文版可以在这里看到：http://chrome.api.li，图片的中文译的相当不错，但网页里的文字有多处明显的翻译错误。只看图片的话还是相当有趣的。
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百度在今年1月低调的推出了搜索建议，即搜索输入时提示热门关键词。
相比百度，Google Lab在2年前就推出了Google Suggest，其主要原理就是通过用户的历史数据（Google Zeitgeist）进行预搜索，然后快速给出搜索建议。与百度不同的是，Google Suggest还提供关键词的搜索结果数字，进一步方便了使用者判断。除了搜索外，Gmail等应用也嵌入了搜索建议，使得一键输入收件人成为可能。这里还需要提到的就是国内搜索老三的中国雅虎：
yahoo_suggest
从上图来看，搜索建议还根据词意给出了该词对应的雅虎服务，更高层次的根据关键词进行了整合搜索。当然这对技术，尤其是自然语言分析的技术有很大的创新要求。但从用户角度可以很大程度上提高了用户体验和搜索的效率，这也体现了雅虎扎根于生活搜索在产品层面所做的努力。
记得Google负责搜索产品和用户体验的美女副总裁Marissa Mayer好像说过，关于搜索90%的创新已经结束，剩下的10%可能得花几十年才能解决。但是从一些细节上来看，创新仍然层出不穷：）
之前对PageRank的理解只停留在“被链接最多的网页”这个层面上，也就是反向链接最多的网页。今日看到Google的秘密-PageRank彻底结束中文版，才真正对PageRank有了更深层次的了解。
PageRank是基于「从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页」这一思考方法的。但它除了反向链接数(单纯的意义上的受欢迎度指标) ，还和反向链接是否来自推荐度高的页面 (有根据的受欢迎指标) 和反向链接源页面的链接数 (被选中的几率指标)有关。
PageRank计算示意图
来自推荐度高、权威度高的页面的反向链接其分得的PageRank数就高，这个好理解。反向链接源页面的链接数较少的PageRank较高，这是为了避免那些从某些价值不高的页面有很多反向链接的情况，给单纯的“内部照顾”或自制反向链接以算法上的约束。
当然Google发展到今天，具体的算法应该已经有了很大的改进了。但这些基本原理，即一个思考方法和三个基本参数应该是PageRank的根本。
