PageRank和带重启的随机游走算法

最新推荐文章于 2022-09-23 11:23:31 发布
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本文介绍了PageRank算法的基本原理，它是Google用于网页排名的关键技术。该算法通过模拟随机游走过程，考虑网页之间的链接关系来确定网页的重要性。在解决迭代计算中的悖论问题时，引入了重启随机游走的概念，即在随机游走过程中有一定概率回到起始点。通过迭代和矩阵运算，PageRank能够收敛到真实的网页排名。此外，还解释了如何计算网页之间的转移概率，并讨论了实际应用中的优化技巧。

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1. PageRank基本原理

Pagerank算法是Google的网页排名算法，由拉里佩奇发明。其基本思想是民主表决。在互联网上，如果一个网页被很多其他网页所链接，说明它受到普遍的承认和信赖，那么它的排名就高。同时，排名高的网站链接可靠，所以这些链接的权重会更大。

网页的排名来自于所有指向这个网页的其他网页的权重之和。y的排名 = x 1 + x 2 + x 3 + x 4 = 0.081 =x_1+x_2+x_3+x_4=0.081 =x1​+

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文章目录算法描述设计思想源代码及运行结果运行结果源代码总结 算法描述 重启随机游走算法（Random Walk with Restart） 重启随机游走算法是在随机游走算法的基础的改进。从图中的某一个节点出发，每一步面临两个选择，随机选择相邻节点，或者返回开始节点。算法包含一个参数a为重启概率，1-a表示移动到相邻节点的概率，经过迭代到达平稳，平稳后得到的概率分布可被看作是受开始节点影响的分布。 设计思想 要求实现： 1. 获得相互作用数最多的蛋白质P 2. 预测与P相互作用的Top-20蛋白质.
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原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源PDF全文链接：基于随机游走的图匹配算法本文作者：Roger 上海交通大学博士生图匹配是计算机视觉和模式识别领域重要的NP难问题。本文主要介...
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我用#优快云#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《重启随机游走算法（RWR）》, 一起来围观吧 https://blog.youkuaiyun.com/u010041824/article/details/70225701
随机游走的PageRank算法 sensitive PageRank
ZH de 部落格
04-27 7819
本文的基本属于和PageRank的简单介绍请看这里http://blog.youkuaiyun.com/zhonghuan1992/article/details/24396435
Python基于随机游走模型的PageRank算法及应用
毕业作品网站
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随机游走也称随机漫步，其概念接近于布朗运动，可以看作布朗运动的理想数学状态。随机游走最早由 Karl Pearson 于 1905 年提出，它是一种不规则的变动形式，在变动过程当中的每一步都是随机的，下一步运动仅由当前所处的状态决定，每一次变动都不会影响过去的状态，即具有“无记忆性”，可以用马尔科夫链刻画。随机游走模型是一类重要的随机系统模型，在直线上的随机游走也称为一维随机游走，根据不同的数学条件限制分为无限制、带吸收壁、带反射壁等类别。
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用power iteration方法求解 r = G ⋅ r （G是随机邻接矩阵）用random uniform teleporation解决dead-ends和spider-traps问题算法特点例子原始PageRank‎按“重要性"对节点进行排名 以均匀的概率传送到网络中的任何节点‎‎对节点与传送节点 S 的接近程度进行排名‎‎传送回起始节点‎: 𝑺 = {𝑸}​。
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