leaderrank算法

LeaderRank算法是一种用于计算网络中节点的重要性的算法。它通过在网络中增加一个节点g（Groundnode），将其与网络中的所有节点相连接，从而得到一个强连接的N+1个节点的新网络。算法操作包括以下几个步骤：

1. 初始化邻接矩阵，增加背景节点g作为n+1个节点。设置背景节点与其他节点的连接。

2. 计算每个节点的出度，保存在outdegree向量中。遍历邻接矩阵，统计每个节点的出度。

3. 初始化LR值向量，原网络的节点都被赋予初始值1，背景节点的值为0。

4. 初始化Google矩阵，将邻接矩阵中的每个元素除以对应节点的出度。

5. 进行版本迭代，直到达到稳定状态。在每次迭代中，计算节点的LR值，并与上一次迭代的结果进行比较，若两次迭代结果相同，则停止迭代。最后，将背景节点的LR值平均分给其他节点。

总之，LeaderRank算法通过引入背景节点和一个版本迭代的过程，计算出节点的重要性值LR。这个算法可以用于分析网络中节点的重要性和影响力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [复杂网络实验8：LeaderRank算法（matlab）](https://blog.csdn.net/ylf12341/article/details/90678214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [社团检测之LeaderRank算法](https://blog.csdn.net/DreamHome_S/article/details/79468188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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