TrustRank算法代码

以下是一个简单的TrustRank算法的Python代码示例：

import numpy as np

def trust_rank(graph, beta=0.85, max_iterations=100, tolerance=1e-6):
    # 初始化矩阵
    n = len(graph)
    r = np.ones(n) / n
    trust_matrix = np.array(graph)
    out_degree = np.sum(trust_matrix, axis=1)
    # 迭代计算
    for i in range(max_iterations):
        r_new = (1 - beta) / n + beta * trust_matrix.dot(r / out_degree)
        # 判断收敛
        if np.linalg.norm(r - r_new) < tolerance:
            break
        r = r_new
    return r

其中，`graph`是一个邻接矩阵，表示图的结构；`beta`是一个介于0和1之间的阻尼系数；`max_iterations`和`tolerance`分别是最大迭代次数和收敛判定的阈值。

算法的实现很简单，首先初始化一个向量`r`，然后迭代计算新的向量`r_new`，直到满足收敛条件为止。在每一次迭代中，更新`r_new`的公式是：

$r_{new} = \frac{1-\beta}{n} + \beta \times M \times \frac{r}{d}$

其中，$M$是信任矩阵，$d$是每个节点的出度。最终得到的向量`r`就是每个节点的TrustRank值。