PageRank 算法Python实现

PageRank 算法Python实现

PageRank A Python implementation of Larry's famous PageRank algorithm. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pag/PageRank

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是一个使用 Python 编写的开源项目，实现了著名的 PageRank 算法。PageRank 算法是由 Google 的创始人之一 Larry Page 发明的，用于评估网页之间的重要性排序。该项目提供了一个简洁的 Python 模块，可以方便地在各种应用中集成 PageRank 算法。

主要编程语言：Python

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是提供了一个 power_iteration 函数，该函数通过幂迭代算法对给定的图应用 PageRank 算法，从而计算出图中每个节点的稳定概率。这种概率代表了随机游走过程中，游走最终到达每个节点的概率。该算法适用于不可约马尔可夫链，并保证收敛到正确的稳定状态概率。

• 输入参数：图的转换权重，可以使用嵌套列表或字典等数据结构表示。
• 可选参数：随机游走偏差概率、收敛阈值和最大迭代次数等。
• 返回值：返回一个包含节点名称和对应稳定概率的 Pandas 系列。

此外，项目还提供了一个 TextRank 模块，用于文本处理中的关键词提取。TextRank 将文档中的单词视为图中的节点，并根据单词在文档中的共现频率构建边，然后应用 PageRank 算法来确定每个单词的重要性。

3. 项目最近更新的功能

根据项目仓库的更新记录，最近的更新包含了以下功能：

• 优化了 power_iteration 函数，提高了算法的收敛速度和稳定性。
• 对 TextRank 模块进行了改进，增加了对文本中单词词性的过滤功能，可以更精确地提取关键词。
• 修复了一些可能导致异常的边界条件处理。
• 对文档和代码注释进行了更新，提高了项目的可读性和易用性。

这些更新使得项目更加健壮，便于开发者在不同的应用场景中使用 PageRank 算法。

PageRank A Python implementation of Larry's famous PageRank algorithm. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pag/PageRank