pagerank gephi

### 如何在Gephi中实现或应用PageRank算法

#### PageRank简介
PageRank是一种链接分析算法，用于衡量网络图中节点的重要性。该算法通过迭代计算来分配分数给每个节点，这些分数反映了页面之间的相互引用关系[^1]。

#### 使用Gephi内置工具执行PageRank
Gephi提供了内置的支持以运行PageRank算法：

- 打开Gephi并加载要分析的数据集。
- 转到`Statistics`面板，在这里可以找到各种可用的统计和排名方法。
- 选择`Page Rank`选项，并点击`Run`按钮启动计算过程。
- 完成后，结果会自动应用于图表中的节点属性里，可以在数据实验室查看具体数值变化情况。

#### 自定义PageRank脚本编写
如果希望更深入定制化PageRank逻辑，则可以通过Python或其他编程语言开发外部程序并与Gephi交互。下面是一个简单的Python示例代码片段展示如何创建基本版本的PageRank函数:

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85):
    N = M.shape[1]
    v = np.random.rand(N, 1)
    v /= np.linalg.norm(v, 1)
    
    iteration = 0
    while iteration < num_iterations:
        prev_v = v.copy()
        v = d * (M @ v) + ((1-d)/N)*np.ones((N, 1))
        
        if abs(prev_v-v).sum() < 0.0001:
            break
            
        iteration += 1
        
    return v.flatten()

# 假设我们有一个邻接矩阵表示图形结构
adj_matrix = ... # 这里应该填入实际的邻接矩阵
result = pagerank(adj_matrix)

print(result)

此代码实现了标准形式下的PageRank公式，并允许调整参数如阻尼系数d以及最大迭代次数num_iterations等设置项。