python实现PageRank算法实例

好的，下面是一个简单的 Python 实现 PageRank 算法的示例代码：

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85):
    N = M.shape[1]
    v = np.random.rand(N, 1)
    v = v / np.linalg.norm(v, 1)
    M_hat = (d * M + (1 - d) / N)
    for i in range(num_iterations):
        v = M_hat @ v
    return v

# 示例网络结构
M = np.array([[0, 0, 1, 0],
              [1, 0, 0, 0],
              [0, 1, 0, 1],
              [0, 0, 1, 0]])

# 运行 PageRank 算法
v = pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85)

# 输出结果
print(v)

在这个示例中，我们定义了一个 `pagerank` 函数来实现 PageRank 算法。这个函数接收一个 M 矩阵作为输入，其中 M(i, j) 表示从页面 j 到页面 i 的链接是否存在。我们还可以指定迭代次数和阻尼系数。

在函数中，我们首先生成一个初始向量 v，然后在每次迭代中通过乘以 M_hat 矩阵来更新 v。M_hat 矩阵是根据原始 M 矩阵和阻尼系数 d 计算得出的。最后，我们返回 PageRank 分数向量 v。

在示例中，我们使用了一个简单的网络结构来演示 PageRank 算法的工作原理。你可以尝试使用不同的网络结构和参数来运行这个算法并观察结果。