隨機遊走（Random Walk，縮寫爲 RW），又稱隨機遊動或隨機漫步，是一種數學統計模型，它是一連串的軌跡所組成，其中每一次都是隨機的。它能用來表示不規則的變動形式，如同一個人酒後亂步，所形成的隨機過程記錄。因此，它是記錄隨機活動的基本統計模型。
Random Walk 是隨機過程（Stochastic Process）的一個重要組成部分，通常描述的是最簡單的一維 Random Walk 過程。下面給出一個例子來說明：考慮在數軸原點處有一隻螞蟻，它從當前位置(記爲x（t） )出發，在下一個時刻( x（t+1）)以 的概率向前走一步(即 x（t+1）= x（t）+1)，或者以 的概率向後走一步(即 x（t+1）= x（t）-1)，這樣螞蟻每個時刻到達的點序列 就構成一個一維隨機遊走過程。
本質上 Random Walk 是一種隨機化的方法，在實際上生活中，例如醉漢行走的軌跡、花粉的布朗運動、證券的漲跌等都與 Random Walk 有密不可分的關係。Random Walk已經被成功地應用到數學，物理，化學，經濟等各種領域。當前研究者們已經開始將 Random Walk 應用到信息檢索、圖像分割等領域，並且取得了一定的成果，其中一個突出的例子就是 Brin 和 Page 利用基於 Random Walk 的 PageRank 技術創建了 Google 公司。
隨機遊走的形式有：
隨機遊走(random walk)矩陣可以看做是馬爾科夫鏈的一種特例。
喝醉的酒鬼總能找到回家的路，喝醉的小鳥則可能永遠也回不了家。
一維、二維隨機遊走過程中，只要時間足夠長，我們最終總能回到出發點;
三維網格中隨機遊走，最終能回到出發點的概率只有大約 34%；
四維網格中隨機遊走，最終能回到出發點的概率是 19.3% ；
八維空間中，最終能回到出發點的概率只有 7.3% ；
定理是著名數學家波利亞（George Pólya）在 1921 年證明的。
物理意義
隨機遊走是現實生活中常見的一種模型：
氣體分子的運動、滴入水中的墨水 、氣味的擴散、醉漢行走軌跡、花粉的布朗運動、證券的漲跌、拋硬幣…
- 物理學化學：Random Walk是擴散過程的基礎模型。
- 統計領域：馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC），解決近似計算問題。MCMC是解決近似計算問題一種重要方法，它能以比確定性算法快指數級的速度提供解決問題的最好隨機方法，目前已經被廣泛地應用在統計領域。
- 信息檢索：早期搜索引擎如Yahoo使用的是關鍵字匹配技術，性能容易受到關鍵詞頻率的欺騙，所以搜索效果不是很好。1998年Jon Kleinberg 提出了HITS算法，Sergey Brin 和 Larry Page 提出了 PageRank算法之後，搜索的正確率就得到了巨大的改觀，這兩種技術都是基於Random Walk。《通用化的PageRank公式推導》
- 經濟學：證券的漲跌