利用GEPHI做网页排名计算

最新推荐文章于 2025-07-18 09:10:25 发布
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#GEPHI 网页排名 PageRank

本文介绍如何利用httpGraph插件监控浏览器的访问记录，并通过Gephi软件计算PageRank值，最后展示监控结果及PageRank计算结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

老帅

20150801

http://blog.youkuaiyun.com/shuaihj

1、下载httpGraph插件


2.新建一个httpGraph监控

  


3.配置浏览器，使用httpGraph做代理，使其可监控浏览器


4.观察监控结果

此时我们访问浏览器，Gephi会自动记录我们的访问痕迹


5.计算pagerank


6.查看结果

Gephi将我们的访问痕迹以及pagerank计算结果自动存储为数据资料

 

大数据架构师必知必会系列：图计算
AI天才研究院
10-08 1288
随着互联网和移动互联网的快速发展，全球数据量呈爆炸式增长，数据之间的关联性也日益复杂。传统的数据库管理系统在处理海量、高关联数据时面临着巨大挑战，难以满足日益增长的数据分析和挖掘需求。在此背景下，图数据库和图计算技术应运而生，为处理复杂关联数据提供了一种全新的解决方案。图数据库以图论为基础，使用节点、边和属性来表示和存储数据之间的关系。相比于传统关系型数据库，图数据库能够更直观、高效地存储和查询关联数据，尤其适用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。
构建基于知识图谱的金融产品相似度计算引擎
AI天才研究院
03-04 708
数据清洗：确保数据的准确性和完整性。实体识别：使用多种方法结合，提升实体识别的准确率。关系抽取：结合领域知识，优化关系抽取的效果。成功构建了基于知识图谱的金融产品相似度计算引擎。提升了金融产品的相似度计算效率和准确性。为金融领域的智能化应用提供了技术支持。
Gephi简易学习【八】————利用Gephi做自己浏览网页的排名计算
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01-30 2299
先打开软件 1下载httpGraph插件 工具——插件 找到httpGraph插件之后安装就行了，我这里是已经安装好了 2.新建一个httpGraph监控 记住端口，在后面配置代理的时候有用 3.配置浏览器，使用httpGraph做代理，使其可监控浏览器 往下拉 4.观察监控结果 这个会随着你浏览网页的增多而增多  5.计算pagerank和...
PageRank求解（networkx & gephi）
misite_J
12-25 2840
文章目录PageRank求解（networkx & gephi）networkx基本操作Geophi基本操作利用Sigma.js插件把图形导出到HTMLnetworkx的pagerank比较参考 PageRank求解（networkx & gephi） networkx基本操作 import networkx as nx G = nx.Graph() # 创建空图 G.add_node(1, time='5pm') # 添加节点，并赋节点属性 G.add_edge(1, 2, weight
Python NetworkX +Gephi利用PageRank和K-Clique分析并可视化社会网络
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先导入即将用到的包 import matplotlib.pyplot as plt import os import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np
PageRank算法简介及Map-Reduce实现
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05-21 433
　　PageRank对网页排名的算法，曾是Google发家致富的法宝。以前虽然有实验过，但理解还是不透彻，这几天又看了一下，这里总结一下PageRank算法的基本原理。 一、什么是pagerank 　　PageRank的Page可是认为是网页，表示网页排名，也可以认为是Larry Page(google 产品经理)，因为他是这个算法的发明者之一，还是google CEO（^_^）。PageRa...
Gephi：can’t find java 1.8 or higher
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11-01 154
下载地址：Gephi - The Open Graph Viz Platform 第一步：找到gephi的安装路径，修改etc下的gephi.conf文件（记事本打开） 第二步：打开文件后找到jdkhome，修改成如下图所示（引号里面的内容是jdk的安装路径，#号一定要删掉。） jdkhome="D:\jdk16" 　最后，保存一下就可以正常打开Gephi了。 ...
HITS算法在搜索领域的应用：如何提升网页排名质量
最新发布
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07-18 543
在互联网的海洋中，搜索引擎就像经验丰富的船长。本文聚焦HITS算法如何通过分析网页间的链接关系，准确识别权威内容与导航枢纽，为搜索引擎提供更精准的排名依据。涵盖算法原理、实现细节及现代应用场景。（示意图说明：核心概念包含Authority/Hub评分、迭代计算、链接矩阵等关键要素）Authority（权威值）：被多个高质量Hub页面指向的页面得分Hub（枢纽值）：指向多个高质量Authority页面的页面得分主题漂移：算法迭代过程中偏离原始查询主题的现象。
【Gephi网络分析实践】：核心概念与案例研究
本文首先概述了Gephi的基本概念和界面布局，然后深入探讨了Gephi的核心功能，包括数据导入导出、网络统计度量、社区检测和路径连接性分析。此外，本文还介绍了Gephi的进阶应用，如过滤器、脚本编程以及插件和扩展...
如何利用Gephi可视化浏览的网站关系
老马的程序人生
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Gephi 是进行数据可视化的一套开源工具。其利用图（有向图、无向图、动态图等）的形式来展现数据，方便我们对数据进行探索。今天给大家介绍利用 Gephi 来可视化我们浏览网站之间关系。 首先，安装 Gephi 的 Http 代理插件 HttpGraph，通过该代理可以自动分析浏览网站之间的链接关系。 安装成功后，在 文件 --> 生成菜单 中可以看到 HTTP Graph…。 HttpG...
【社会网络分析第5期】gephi使用指南
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这篇文章就一步一步教大家如何实现上面的效果。
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gephi的安装和使用gephi的安装安装中遇到的问题mf.dll文件的缺失提示can't find Java1.8 or highergephi的使用软件操作代码使用 最近需要做论文实验，需要找到一个可以随机生成图结构的工具，奈何GT-ITM的使用环境要求过于苛刻，32位不说，还要装ns，麻烦事一堆堆，而手里现有的设备又很难支撑我来满足，所以改用了gephi，目前刚刚安装上，等会用了，再与大家一...
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用gephi自动分析网站链接方式
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Web上实现动态曲线 ——实时地从数据库中获取数据，并在网页上实现无刷新显示。        本文利用JavaScript实现，每隔3秒，从数据库中获取一个数据，并在网页上动态显示。并且当用鼠标靠近曲线的点时，能够显示改点的相应的信息（横坐标和纵坐标值）。效果图（网页截图）如下图： 实现工具：Highcharts（www.highcharts.com/）和JQuery（http://jq
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链接分析法的具体表现
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### 链接分析法的应用场景和具体实现方法 #### 应用场景 链接分析法主要用于分析网页、文档或数据之间的超链接结构[^1]。其典型应用场景包括： 1. **搜索引擎优化**：通过PageRank算法评估网页的重要性，帮助搜索引擎确定搜索结果的排序。 2. **学术文献引用分析**：用于评估研究论文的影响力，并识别关键的研究方向和作者。 3. **知识图谱构建**：基于实体间的链接关系，挖掘潜在的知识关联，支持智能推荐和语义推理。 在搜索引擎中，链接分析法通过计算页面的权威性和相关性来提高检索质量。例如Google的PageRank算法会根据其他页面指向当前页面的链接数量和质量来决定该页面的排名[^1]。 #### 具体实现方法 链接分析法的核心在于对节点间的关系进行量化处理。以下是几种常见的实现方法和技术： - **PageRank算法**：一种经典的链接分析技术，由Google创始人提出。其核心公式为： $$ PR(p_i) = \frac{1-d}{N} + d \sum_{p_j \in M(p_i)} \frac{PR(p_j)}{L(p_j)} $$ 其中$ PR(p_i) $表示页面$ p_i $的排名，$ d $是阻尼系数（通常设为0.85），$ M(p_i) $是链接到$ p_i $的页面集合，而$ L(p_j) $则是页面$ p_j $的出链数。这种算法能够有效地衡量每个网页在整个网络中的重要程度[^1]。 - **HITS (Hyperlink-Induced Topic Search)**：该方法将网页分为两类——“枢纽”(hub) 和 “权威”(authority)，并通过迭代过程同时计算两者的得分。一个高质量的枢纽应该指向多个权威页面；同样地，一个高质量的权威页面应被许多好的枢纽所指向。这种方法特别适用于主题相关的搜索任务[^1]。 - **可视化工具**：利用Gephi、Cytoscape等工具可以直观展示复杂网络结构，便于发现社区聚类及关键节点。这些工具通常提供多种布局算法如ForceAtlas2、Fruchterman-Reingold等，以优化图形显示效果。 - **编程实现**：使用Python中的NetworkX库可以轻松创建并分析图数据。以下是一个简单的示例代码，演示如何构建有向图并执行基本的操作： ```python import networkx as nx # 创建一个空的有向图 G = nx.DiGraph() # 添加边到图中 edges = [('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A')] G.add_edges_from(edges) # 计算PageRank值 pageranks = nx.pagerank(G) print("PageRanks:", pageranks) # 可视化图 nx.draw(G, with_labels=True) ``` 这段代码首先导入了必要的库，然后定义了一个包含三个节点的小型有向图。接着调用了`pagerank`函数来计算每个节点的PageRank分数，并打印出来。最后使用内置绘图功能展示了这个小型网络的拓扑结构。 此外，在实际应用中还需要考虑诸如稀疏矩阵优化、大规模图处理框架（如Apache Spark GraphX）以及分布式计算等问题，以便高效地处理真实世界中的海量链接数据集。 ---
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