[笔记]PageRank算法简介及Map-Reduce实现

本文介绍了马尔可夫状态转移矩阵的基本概念及应用,详细解释了如何使用矩阵来表示状态之间的转移概率,并提供了具体的计算方法。此外,文章还讨论了初始状态概率向量的表示方式及其在计算中的作用。

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文章来源

这一篇文章对原理做了很浅显易懂的介绍,
这里补充几点。

  1. Markov状态转移矩阵可以直接写成平时上课的时候说的那种形式,也就是

    M[i][j]代表从状态i转移到状态j的概率
    

    这时,将初始状态概率变成行向量, 并且左乘即可, 相当于转置了。

这个图中, 初始向量分布的文件, 之所有要有中间那个a, 我觉得是为了保证这个文件的行在表示连接关系的那一行之后, 比如

A B C D  //连接关系
A a 0.25   //初始概率

这样便于计算, 当然如果能放到连接关系之前就更好了。

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