1. 随机生成一个m个网页、n条链接构成的网络N（m和n是可调的参数），在网络N上执行PageRank，调整参数m、n以及边分布的规律（边可以是均匀分布或长尾分布），每组实验改变一个参数，观察不同参数取值下的节点（即网页）的PageRank评分，将不同参数对应的实验结果用图表的方式给出。

2. 选取一个具有代表性的网站，如百度或谷歌，抓取其网页数据，构建一个该网站的网络模型，包括网页和链接，执行PageRank算法，并对PageRank值较高的网页进行分析，探究其高权重的原因。同时，比较该网站的PageRank值与Alexa排名、搜索引擎关键词排名等指标之间的关系，分析其相关性。

3. 在一个社交网络中，选取一组用户及其之间的关注关系，构建一个用户网络模型，执行PageRank算法，分析PageRank值较高的用户及其影响力，探究其高权重的原因。同时，比较该社交网络的PageRank值与用户活跃度、粉丝数量等指标之间的关系，分析其相关性。

4. 选取一个具有代表性的新闻网站，如新浪新闻或腾讯新闻，对其新闻文章进行抓取和分析，构建新闻文章和相关链接的网络模型，执行PageRank算法，分析PageRank值较高的新闻文章及其影响力，探究其高权重的原因。同时，比较该新闻网站的PageRank值与新闻文章点击量、评论数等指标之间的关系，分析其相关性。

5. 对于一个电商网站，如淘宝或京东，抓取其商品数据，构建商品和相关链接的网络模型，执行PageRank算法，分析PageRank值较高的商品及其销售情况，探究其高权重的原因。同时，比较该电商网站的PageRank值与商品销售量、评价数等指标之间的关系，分析其相关性。