pagerank幂法

PageRank算法是一种用于评估网页重要性的算法，其中幂法是计算PageRank值的一种常用方法。幂法的基本思想是，将网页之间的链接关系表示为一个矩阵，然后通过不断迭代计算，得到每个网页的PageRank值。具体步骤如下：

1.构建链接矩阵：将网页之间的链接关系表示为一个矩阵，其中每个元素表示从一个网页到另一个网页的链接关系。如果网页A链接到网页B，则矩阵中第A行第B列的元素为1，否则为0。

2.初始化PageRank值：将每个网页的PageRank值初始化为1/N，其中N为网页总数。

3.迭代计算：重复进行以下步骤，直到收敛为止。

a.将每个网页的PageRank值按照链接关系分配给其指向的网页。

b.将每个网页的PageRank值按照其入链的贡献进行累加。

c.将每个网页的PageRank值进行归一化，得到新的PageRank值。

4.输出结果：输出每个网页的PageRank值，按照从大到小的顺序排列。

下面是一个简单的Python实现：

import numpy as np

def power_method(link_matrix, num_iterations):
    n = link_matrix.shape[0]
    page_rank = np.ones(n) / n
    for i in range(num_iterations):
        page_rank = np.dot(link_matrix, page_rank)
        page_rank /= np.sum(page_rank)
    return page_rank

其中，link_matrix是链接矩阵，num_iterations是迭代次数。这个函数返回每个网页的PageRank值。