调用PageRank算法获得每个节点人物的PR值，衡量人物重要程度 python代码

好的，下面是一个使用Python和NetworkX实现PageRank算法的示例代码：

import networkx as nx

# 构建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")

# 添加边
G.add_edge("A", "B")
G.add_edge("B", "C")
G.add_edge("C", "A")
G.add_edge("D", "C")

# 计算PageRank值
pr = nx.pagerank(G, alpha=0.85)

# 输出节点的PR值
for node, pr_value in pr.items():
    print(f"{node}: {pr_value}")

在这个示例中，我们首先使用NetworkX构建了一个有向图，其中包含4个节点（A、B、C、D）和4条边。然后，我们使用`nx.pagerank`函数计算了每个节点的PR值，并将结果存储在字典`pr`中。最后，我们遍历字典`pr`，并输出每个节点的PR值。

请注意，`nx.pagerank`函数的第二个参数`alpha`表示阻尼因子，通常设置为0.85。这个因子可以控制PageRank算法的收敛速度，一般不需要进行修改。

相关问题

Python基于随机游走模型的PageRank算法代码

以下是Python基于随机游走模型的PageRank算法代码：

import numpy as np

# 定义随机游走函数
def random_walk(graph, alpha=0.85, max_iter=100, tol=1e-6):
    n = len(graph)
    # 对原始图进行归一化处理
    graph_norm = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        sum_out = np.sum(graph[i])
        if sum_out > 0:
            graph_norm[i] = graph[i] / sum_out
    # 初始概率分布
    pr = np.ones(n) / n
    # 迭代计算
    iter = 0
    while iter < max_iter:
        pr_new = (1 - alpha) / n + alpha * np.dot(graph_norm, pr)
        if np.linalg.norm(pr_new - pr) < tol:
            break
        else:
            pr = pr_new
            iter += 1
    return pr

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    # 构建图矩阵，这里以4个节点的小规模图为例
    graph = np.array([[0, 1, 1, 0],
                      [1, 0, 0, 1],
                      [1, 0, 0, 1],
                      [0, 1, 1, 0]])
    # 调用随机游走函数计算PageRank值
    pr = random_walk(graph)
    print(pr)

在代码中，我们首先定义了一个随机游走函数，该函数接受一个邻接矩阵 graph、阻尼系数 alpha、最大迭代次数 max_iter 和停止迭代的阈值 tol，返回节点的 PageRank 值。在函数内部，我们首先对原始图进行归一化处理，然后使用迭代法计算 PageRank 值。最后，我们使用一个小规模图进行测试，并输出每个节点的 PageRank 值。