我们向搜索引擎网站提交处理一个查问，搜索引擎网站会从先到后列出数量多的最后结果，这些个最后结果排序的标准是啥子呢？这个看似简单的问题，却是信息检索资深专家们研讨的中心困难的问题之一。
为理解释明白这个问题，我们来研讨一个比搜索引擎网站更加古老的话题：求医。譬如，假如我牙疼，应当去看怎样的医生呢？如果我只有三种挑选：
A医生，既治眼病，又治胃病；
B医生，既治牙病，又治胃病，还治眼病；
C医生，专治牙病。
A医生肯定不在思索问题之列。B医生和C医生之间，貌视更应当挑选C医生，由于他更专注，更适应我的病情。如果再加一个条件：B医生内行，有二十年从医经历，医疗技术高超，而C医生只有五年从医经验，这个问题就不那末容易判断了，是优先挑选更加专注的C医生，仍然优先挑选医疗技术更加高超的B医生，确实成了一个需求仔细衡量的问题。
至少，我们获得了一个论断，择医需求思索问题两个条件：医生的专长与病情的适配程度；医生的医疗技术。大家肯定感到这个论断不容置疑，并且可以很天然地联想到，搜索引擎网站排序不也是这么吗，既要思索问题网页内部实质意义与用户查问的般配程度，又要思索问题网页本身的品质。不过，怎么把这两种因素接合起来，获得一个，而不是两个或多个排序标准呢？如果我们把这两种因素表达成数字，最后的排序根据是把这两个数字加起来，仍然乘起来，或是按决策树的方法把他们团体起来？若是加起来，是简单相加，仍然带权重加呢？
我们可以依据直觉和经验，经过试错的方法，把这两个因素接合起来。但更好的方法是我们能找到一个明确的根据，最好能跟算术这么坚实的学科结合起来。提起来，根据素朴的经验，人的总称在古代就能建筑出高楼；但要建筑出高达数百米的 挨天大厦，假如没有建造力学、材料力学这么坚实的学科作为后盾，则是十分十分艰难的。同理，根据素朴的经验构建的搜索引擎网站算法，用来处置上万的网页聚齐应当是没问题的；但要检索上亿的网页，则需求更为坚固的理论基础。
求医，病人会优先挑选诊断正确、医治效果好的医生；对于搜索引擎网站来说，普通按网页满意用户需要的几率从大到小排序。假如用q表达用户给出了一个特别指定的查问，用d表达一个特别指定的网页满意了用户的需要，那末排序的根据可以用一个条件几率来表达：
P（dq）
这个简单的条件几率，将搜索引擎网站排序算法与几率论这门坚实的学科结合了起来，这就像在沧海中航行的船舶装备了南针同样。利用贝叶斯公式，这个条件几率可以表达为：
可以明白地看见，搜索引擎网站的排序标准，是由三个局部组成的：查问本身的属性P（q）；网页本身的属性P（d）；两者的般配关系P（qd）。对于同一次查问来说，全部网页对应的P（q）都是同样的，因为这个排序时可以不思索问题，即
公式左面，是已知用户的查问，求网页满意该用户需要的几率。搜索引擎网站为了增长响应用户查问的性能，需求事前对所要等待查问的网页做预处置。预处置时，只晓得网页，不晓得用户查问，因为这个需求倒过来计算，即剖析每个网页能满意哪一些需要，该网页分了多大比例来满意该需要，即获得公式右面的第1项P（qd），这相当于上文绍介的医生的专门程度。譬如，一个网页专门绍介牙病，另一个网页既绍介牙病又绍介胃病，那末对于“牙疼”这个查问来说，前一个网页的P（qd）值便会更高一点。
公式右面的第二项P（d），是一个网页满意用户需要的几率，它反映了网页本身的好坏，与查问无关。如果要向一个陌陌生人引荐网页（我们并不晓得他需求啥子），那末P（d）就相当于某个特别指定的网页被引荐的几率。在传统的信息检索板型中，这一个量不太被看得起，如传统的矢量空间板型、BM25板型，都打算只依据查问与文档的般配关系来获得排序的权重。而其实，这个与查问无关的量是十分关紧的。如果我们用网页被过访的频次来估计它满意用户需要的几率，可以看出对于两个不一样的网页，这个量有着非常很大的差别：有的网页每日只被过访一两次，而有的网页每日被过访成千累万次。能够供给这么很大差别的量，竟长时期被传统的搜索引擎网站疏忽，一直到Google创造了pagerank并让它参加到排序中。Pagerank是对P（d）值的一个不赖的估计，这个因素的参加使搜索引擎网站的效果迅即升涨到达一个新的阶梯。
这个公式一样应答了上文提出的问题，网页与查问的般配程度，和网页本身的好坏，这两个因素应当怎样接合起来参加排序。这个公式以不可以反驳的理由奉告我们，假如网页与查问的般配程度用P（qd）来表达，网页本身的好坏用P（d）来表达，那末应当按他们的乘积来施行排序。在现代经济活动搜索引擎网站中，需求思索问题更多更细节的排序因素，这些个因素有可能有结果百上千个，要把他们合成一体起来是更加复杂和难题。
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