PageRank算法与并行与分布式计算，并说明应用场景

PageRank算法是一个非常适合进行并行与分布式计算的算法，因为在实际应用中需要处理的网页链接数据非常庞大，而且计算量也非常大，需要使用大量的计算资源来进行计算。因此，使用并行与分布式计算可以大大提高算法的计算效率，使得其可以在大规模数据集上进行高效计算。

具体而言，PageRank算法可以通过将网页链接图划分为多个子图，每个子图在不同的计算节点上进行计算，以达到并行计算的效果。在计算过程中，每个计算节点只需要处理自己负责的子图，并将计算结果汇总到主节点上，从而减少了数据传输和计算负载，提高计算效率。

PageRank算法广泛应用于搜索引擎、社交网络、推荐系统等领域，例如Google搜索引擎就使用了PageRank算法来对搜索结果进行排序。此外，PageRank算法还可以用于分析网页之间的链接关系，挖掘网页之间的相似性和关联性，以及发现网页链接图中的关键节点等等。在这些应用场景中，PageRank算法需要处理的数据量非常大，因此使用并行与分布式计算是必不可少的。