PageRank算法的实现一

最新推荐文章于 2022-04-04 21:25:03 发布

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PageRank算法基于被高质量网页链接的页面也是高质量的假设，通过邻接矩阵、概率转移矩阵和阻尼系数计算网页排名。算法步骤包括构建概率转移矩阵、迭代计算PageRank值并进行归一化。该算法在搜索引擎优化中有重要应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PageRank算法的思想比较容易理解，基于被许多好的网页链接的网页一定是好的网页的思想。

PageRank算法

用邻接矩阵来表示网页的连接状态。

矩阵A=(1-d)*q+d*p;

A：网页的PageRank值

q：矩阵，每个值都为1/m，表示每个网页都有m个链接出去的选择，概率为1/m

p:概率转移矩阵

d：阻尼系数，d*p表示在随机模型中网页将自身的份额的PageRank值平均分给每个外链

计算过程

1，若网页i存在一个指向网页j的连接，则pij=1,否则pij=0;可以得到矩阵p

2，然后将每一行除以该行数字之和

3，p=p'，进行转置，即为概率转移矩阵

4，根据公式，计算A的初始值

5，Aa=a，令a的初始值为全1的列向量，进行迭代，迭代结果的a即为相应的pagerank值

6，进行归一化

源码

function ek=pagerank(p,d,e)
%p:连接矩阵
%d:分配分数
%e:误差值
x=sum(p,2);
y=sum(p,1);
n=size(p,1);
for i=1:n
    p(i,:)=p(i,:)/x(i);
end
%概率转移矩阵
p=p';
o=ones(n);
A=d*p+(1-d)*o/sum(sum(p'))
e0=ones(n,1);
ek=zeros(n,1);
s=norm(e0-ek);%计算欧式距离
i=0;
%幂法迭代
while(s>e)
    ek=A*e0;
    s=norm(e0-ek);
    e0=ek;
    i=i+1;
end
disp(['迭代次数为',num2str(i),'次']);
disp(['最后的Rank结果为：']);
ek
end

结果：