PageRank中心度指标是一种用于衡量网络中节点重要性的算法，最初由谷歌的创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）在1998年提出，用于谷歌搜索引擎的网页排名。PageRank算法的基本思想是：一个网页的重要性由指向它的其他网页的数量和质量决定。下面是一个简化的PageRank中心度指标的计算方法：

1. 初始化：给网络中的每个节点分配一个初始的PageRank值，通常设为1/N，其中N是网络中节点的总数。

2. 迭代计算：对于每个节点i，其PageRank值PR(i)在每次迭代中根据以下公式更新：
  




3. 收敛判断：重复迭代计算，直到所有节点的PageRank值收敛，即变化小于某个预设的阈值。

4. 归一化：最后，将所有节点的PageRank值归一化，使得它们的总和为1。

这个算法可以用于任何有向网络，不仅仅是网页链接网络。在社交网络、交通网络、生物网络等领域都有应用。PageRank算法的变体和扩展也被广泛研究和使用。