แบบจำลองการท่องเว็บแบบสุ่มเป็นแบบจำลองกราฟที่อธิบายความน่าจะเป็นที่ผู้ใช้แบบสุ่มจะเข้าชมหน้าเว็บแบบจำลองนี้พยายามทำนายโอกาสที่ผู้ท่องอินเทอร์เน็ตแบบสุ่มจะเข้าถึงหน้าเว็บโดยการคลิกลิงก์หรือโดยการเข้าถึงเว็บไซต์โดยตรง เช่น โดยการป้อนURL ของเว็บไซต์ลง ในแถบที่อยู่โดยตรง ด้วยเหตุนี้จึงมีการตั้งสมมติฐานว่าผู้ใช้ทุกคนที่ท่องอินเทอร์เน็ตจะหยุดคลิกลิงก์ในที่สุดและเปลี่ยนไปเยี่ยมชมเว็บไซต์อื่นแทน แบบจำลองนี้คล้ายกับห่วงโซ่มาร์คอฟ (Markov chain ) โดยที่สถานะของห่วงโซ่คือหน้าเว็บที่ผู้ใช้เข้าถึง และการเปลี่ยนผ่านคือลิงก์ที่มีความน่าจะเป็นเท่ากันระหว่างหน้าเหล่านั้น

ผู้ใช้ท่องอินเทอร์เน็ตได้สองวิธีหลักๆ คือ ผู้ใช้อาจเข้าถึงเว็บไซต์โดยตรงโดยการป้อน URL ของเว็บไซต์หรือคลิกบุ๊กมาร์กหรือผู้ใช้อาจใช้ไฮเปอร์ลิงก์หลายๆ ลิงก์เพื่อไปยังหน้าเว็บที่ต้องการ แบบจำลองนักท่องเว็บแบบสุ่มถือว่าลิงก์ที่ผู้ใช้เลือกต่อไปนั้นถูกเลือกแบบสุ่ม แบบจำลองนี้ยังถือว่าจำนวนลิงก์ที่ต่อเนื่องกันนั้นไม่ใช่จำนวนอนันต์ – ผู้ใช้จะหมดความสนใจและออกจากเว็บไซต์ปัจจุบันไปยังเว็บไซต์ใหม่โดยสิ้นเชิงในบางจุด^{[ 1 ]}

แบบจำลองนักท่องเว็บแบบสุ่มถูกนำเสนอในรูปของโหนดต่างๆที่แสดงถึงหน้าเว็บที่ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้แบบสุ่ม โหนดใหม่จะถูกเพิ่มเข้าไปในกราฟเมื่อมีการเผยแพร่เว็บไซต์ใหม่ การเคลื่อนที่ไปมาระหว่างโหนดในกราฟนั้นจำลองโดยการเลือกโหนดเริ่มต้นแบบสุ่ม จากนั้นทำการสำรวจโหนดต่างๆ ในกราฟแบบสุ่ม หรือการเดินแบบสุ่มการสำรวจนี้เปรียบเสมือนผู้ใช้เข้าถึงเว็บไซต์ จากนั้นคลิกลิงก์ตามจำนวนครั้งที่กำหนด จนกว่าผู้ใช้จะออกจากหน้าเว็บหรือไปยังเว็บไซต์อื่นโดยสมบูรณ์ การเชื่อมต่อกับโหนดอื่นๆ ในกราฟนี้เกิดขึ้นเมื่อมีการวางลิงก์ขาออกบนหน้าเว็บ ${\displaystyle t}$

ในแบบจำลองการท่องเว็บแบบสุ่มเว็บกราฟจะถูกนำเสนอเป็นลำดับของกราฟ แบบมีทิศทาง โดยที่กราฟจะมีจุดยอดและขอบ กระบวนการกำหนดกราฟจะถูกกำหนดพารามิเตอร์ด้วยความน่าจะเป็นดังนั้นเราจึงให้^{[ 2 ]}${\displaystyle G_{t},t=1,2,\ldots }$${\displaystyle G_{t}}$${\displaystyle t}$${\displaystyle t}$${\displaystyle p}$${\displaystyle q=1-p}$

โหนดของโมเดลจะมาถึงทีละโหนด โดยสร้างการเชื่อมต่อกับกราฟที่มีอยู่ในบางโมเดล การเชื่อมต่อจะแสดงถึงขอบที่มีทิศทาง และในโมเดลอื่นๆ การเชื่อมต่อจะแสดงถึงขอบที่ไม่มีทิศทาง โมเดลเริ่มต้นด้วยโหนดเดียวและมีวงวนในตัวเองหมายถึงจุดยอดที่เพิ่มเข้ามาในขั้นตอน และหมายถึงจำนวนจุดยอดทั้งหมด^{[ 1 ]}${\displaystyle k}$${\displaystyle G_{t}}$${\displaystyle v_{0}}$${\displaystyle k}$${\displaystyle v_{t}}$${\displaystyle t^{th}}$${\displaystyle n}$

ณ เวลาหนึ่งจุดยอดจะสร้างการเชื่อมต่อโดยการทำซ้ำขั้นตอนต่อไปนี้: ${\displaystyle t}$${\displaystyle v_{t}}$${\displaystyle k}$${\displaystyle k}$

1. เลือกโหนดที่มีอยู่หนึ่งโหนดแบบสุ่มอย่างสม่ำเสมอจาก${\displaystyle v}$${\displaystyle \{v_{0},v_{1},\ldots ,v_{t-1}\}}$
2. ด้วยความน่าจะเป็นที่จะอยู่กับที่; ด้วยความน่าจะเป็นที่จะเดิน 1 ก้าวไปยังเพื่อนบ้านแบบสุ่มของ${\displaystyle p}$${\displaystyle v}$${\displaystyle 1-p}$${\displaystyle v}$
3. เพิ่มเส้นเชื่อมจาก โหนดหนึ่ง ไปยังอีกโหนดหนึ่งในปัจจุบัน${\displaystyle v_{t}}$

สำหรับกราฟแบบมีทิศทาง เส้นเชื่อมที่เพิ่มเข้ามาจะมีทิศทางจากกราฟหนึ่งไปยังอีกกราฟหนึ่ง ส่วนในกราฟแบบไม่มีทิศทาง เส้นเชื่อมจะไม่มีทิศทาง ${\displaystyle v_{t}}$

ณ เวลาหนึ่งจุดยอดจะสร้างการเชื่อมต่อโดยการทำซ้ำขั้นตอนต่อไปนี้: ${\displaystyle t}$${\displaystyle v_{t}}$${\displaystyle k}$${\displaystyle k}$

1. เลือกโหนดที่มีอยู่หนึ่งโหนดแบบสุ่มอย่างสม่ำเสมอจาก${\displaystyle v}$${\displaystyle \{v_{0},v_{1},...,v_{t-1}\}}$
2. โยนเหรียญแห่งความลำเอียง${\displaystyle p}$
3. ถ้าเหรียญออกหัว ให้เพิ่มเส้นขอบจากโหนดปัจจุบันไปยังโหนดถัดไปแล้วหยุด${\displaystyle v_{t}}$
4. ถ้าเหรียญออกก้อย ให้ย้ายไปยังโหนดข้างเคียงแบบสุ่มของโหนดปัจจุบัน แล้วกลับไปที่ขั้นตอนที่ 2

สำหรับกราฟแบบมีทิศทาง เส้นเชื่อมที่เพิ่มเข้ามาจะมีทิศทางจากกราฟหนึ่งไปยังอีกกราฟหนึ่ง ส่วนในกราฟแบบไม่มีทิศทาง เส้นเชื่อมจะไม่มีทิศทาง ${\displaystyle v_{t}}$

มีข้อจำกัดบางประการสำหรับแบบจำลองนักท่องเว็บแบบสุ่มมาตรฐาน หนึ่งในนั้นคือแบบจำลองนี้ละเลยเนื้อหาของเว็บไซต์ที่ผู้ใช้เลือก เนื่องจากแบบจำลองนี้ถือว่าลิงก์ถูกเลือกแบบสุ่ม เนื่องจากผู้ใช้มักมีเป้าหมายในใจเมื่อท่องอินเทอร์เน็ต เนื้อหาของเว็บไซต์ที่เชื่อมโยงจึงเป็นปัจจัยกำหนดว่าผู้ใช้จะคลิกลิงก์หรือไม่^{[ 1 ] [ 2 ]}

ค่าศูนย์กลางเวกเตอร์ปกติที่รวมกับสมมติฐานการกระโดดแบบสุ่มของแบบจำลองนักท่องเว็บแบบสุ่มได้สร้างรากฐานของอัลกอริทึม PageRank ของ Google ^{[ 2 ] [ 3 ]}

• อัฟริม บลัม
• เพจแรงค์
• เว็บกราฟ

• กรณีศึกษาเกี่ยวกับผู้ท่องเว็บแบบสุ่ม
• หนังสือ "การขุดค้นและวิเคราะห์ข้อมูล: แนวคิดพื้นฐานและอัลกอริธึม"สามารถดาวน์โหลดได้ฟรีสำหรับการใช้งานส่วนตัวที่นี่
• งานวิจัยของ Microsoft เกี่ยวกับ PageRank และแบบจำลอง Random Surfer
• บทความวิจัยเกี่ยวกับวิธีการที่ Google ใช้ PageRank ในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องบนเว็บไซต์