An example to illustrate the PageRank algorithm Here is the incidence matrix for the directed graph: 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Here is the corresponding Transition Matrix: 0.0000 0.2500 0.2500 0.2500 0.0000 0.2500 0.0000 0.0000 0.0000 0.3333 0.3333 0.3333 0.0000 0.0000 0.0000 0.5000 0.5000 0.0000 0.5000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5000 0.0000 0.5000 0.0000 0.5000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 Here is the adjusted Transition Matrix: 0.0250 0.2375 0.2375 0.2375 0.0250 0.2375 0.0250 0.0250 0.0250 0.3083 0.3083 0.3083 0.0250 0.0250 0.0250 0.4500 0.4500 0.0250 0.4500 0.0250 0.0250 0.0250 0.4500 0.0250 0.4500 0.0250 0.4500 0.0250 0.0250 0.0250 0.0250 0.0250 0.0250 0.8750 0.0250 0.0250 ............. The Transition Matrix to power 30: 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 The Transition Matrix to power 31: 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 Here is the resulting stationary vector: 0.2184 0.0714 0.1633 0.2390 0.2162 0.0917 A B C D E F Here is the resulting page-rank vector: 0.2390 0.2184 0.2162 0.1633 0.0917 0.0714 D A E C F B