改进PGC算法的代码

改进PageRank (Personalized Google's PageRank) 算法通常涉及对原始算法的优化、个性化处理或增加新的特性。PageRank是一种计算网页重要性的算法，最初用于Google搜索引擎排名。如果想要改进其代码，你可以考虑以下几个方面：

1. **加权调整**：考虑引入用户偏好、时间因素或社交网络的影响，为链接分配更动态的权重。

def improved_pagerank(graph, initial_vector, damping_factor=0.85, teleport_probability=0.15):
    N = len(graph)
    personalized_vector = initial_vector.copy()
    
    while True:
        new_vector = (1 - damping_factor) * sum(graph[node][edge] * personalized_vector[edge] for node in graph for edge in graph[node]) + teleport_probability / N
        # 可能需要加入个性化调整部分，如 user_preferences * new_vector
        if np.isclose(new_vector, personalized_vector).all():  # 检查是否收敛
            break
        personalized_vector = new_vector
    return personalized_vector

2. **并行化处理**：如果你的环境支持，可以利用多线程或多进程加速大规模网络的计算。

3. **增量更新**：针对大型网站，可以采用在线学习的方法，只对新数据或者变化的部分进行迭代计算，提高效率。

4. **误差控制**：添加停止条件，例如当向量的变化小于某个阈值时停止迭代，防止过度拟合。