20、机器学习算法：从网页排名到强化学习

机器学习算法：从网页排名到强化学习

1. Google Page Ranking算法

1.1 算法概述

对于搜索引擎而言，展示与搜索内容最相关的网站至关重要。PageRank（PR）是搜索引擎（如Google）在决定搜索结果排名时考虑的重要因素之一。该算法以Google创始人之一Larry Page命名，通过计算指向某网页的链接数量和质量，来大致评估该网站的重要性。

PageRank算法的输出是一个概率分布，用于表示用户随机点击链接到达特定页面的可能性。该算法可以对任意规模的文档集合进行计算，在计算过程开始时，通常假设分布均匀地分配到集合中的所有文档。PageRank计算需要多次迭代，以调整近似的PageRank值，使其更接近理论真实值。

1.2 随机游走法实现Page Rank

以下是使用随机游走法实现Page Rank的步骤：
1. 从Python库中选择一个随机图。
2. 将所有节点的排名值初始化为“0”。
3. 随机选择一个源节点。
4. 创建一个列表来存储源节点的邻居节点。
5. 从列表中随机选择一个节点，并增加其排名。
6. 检查该节点是否为汇点（即没有出边的节点）。如果是，则从节点集合中随机选择一个节点并增加其排名；否则，从随机获得的列表中选择一个节点并增加其排名。
7. 重复上述过程，直到每个页面的排名向量收敛。

以下是实现代码：

import networkx as nx
import random
import operator

g = nx