pagerank代码实现

PageRank是一种用于评估网页重要性的算法，它是由Google公司的创始人之一Larry Page提出的。下面是PageRank的代码实现：

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

其中，M是一个N*N的矩阵，表示网页之间的链接关系，M[i][j]表示网页j是否链接到网页i；num_iterations表示迭代次数；d表示阻尼系数，一般取0.85。

相关问题

实现PageRank算法代码

PageRank算法的Python实现如下:

import numpy as np

def page_rank(G, alpha=0.85, eps=1e-8):
    n = G.shape[0]
    PR = np.ones(n) / n  # 初始化概率向量
    PR_prev = np.zeros(n)
    while np.linalg.norm(PR - PR_prev) > eps:
        PR_prev = np.copy(PR)
        for i in range(n):
            PR[i] = (1 - alpha) / n
            for j in range(n):
                if G[j, i] != 0:
                    PR[i] += alpha * PR_prev[j] / np.sum(G[j, :])
    return PR

其中G为邻接矩阵，alpha为阻尼系数（一般取0.85），eps为精度限制（用来判断迭代是否终止）。

返回的PR就是每个页面的PageRank值。

pagerank代码

以下是一个简单的Python实现PageRank算法的代码示例：

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations: int = 100, d: float = 0.85):
    """PageRank算法实现

    :param M: 概率转移矩阵
    :param num_iterations: 迭代次数
    :param d: 阻尼系数
    :return: PageRank向量
    """
    N = M.shape[1]
    v = np.random.rand(N, 1)
    v /= np.linalg.norm(v, 1)
    for _ in range(num_iterations):
        v = d * np.matmul(M, v) + (1 - d) / N
    return v

其中，输入参数`M`是概率转移矩阵，`num_iterations`是迭代次数，`d`是阻尼系数，函数返回PageRank向量。

可以通过以下代码生成概率转移矩阵：

def transition_matrix(links):
    """生成概率转移矩阵

    :param links: 链接列表，每个元素是一个二元组，表示两个页面之间存在链接
    :return: 概率转移矩阵
    """
    N = len(links)
    links_dict = {link: i for i, link in enumerate(links)}
    M = np.zeros((N, N))
    for i, link in enumerate(links):
        for j, link2 in enumerate(links):
            if link2 in link[1]:
                M[i, j] = 1 / len(link[1])
    return M

其中，输入参数`links`是链接列表，每个元素是一个二元组，表示两个页面之间存在链接，函数返回概率转移矩阵。