[笔记]PageRank算法简介及Map-Reduce实现

本文深入解析了Markov状态转移矩阵的概念,并详细介绍了如何通过矩阵进行状态转移概率的计算。文章还讨论了初始状态概率的表示方法及其在实际问题中的应用,通过实例展示了如何简化计算过程。

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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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