个性化pagerank python代码
时间: 2023-07-28 14:09:04 浏览: 62
当然,下面是一个示例的个性化PageRank的Python代码:
```python
import numpy as np
def personalize_pagerank(adj_matrix, personalization_vector, damping_factor=0.85, max_iterations=100, tolerance=1e-6):
# 获取矩阵的维度
n = adj_matrix.shape[0]
# 创建均匀分布的初始PageRank向量
pagerank = np.ones(n) / n
for _ in range(max_iterations):
new_pagerank = np.zeros(n)
for i in range(n):
for j in range(n):
# 计算每个页面的PageRank贡献
if adj_matrix[j, i] != 0:
new_pagerank[i] += damping_factor * pagerank[j] / np.sum(adj_matrix[j])
# 添加个性化向量的贡献
new_pagerank += (1 - damping_factor) * personalization_vector
# 归一化向量
new_pagerank /= np.sum(new_pagerank)
# 判断是否收敛
if np.linalg.norm(new_pagerank - pagerank) < tolerance:
break
pagerank = new_pagerank
return pagerank
# 示例用法
adj_matrix = np.array([[0, 1, 1],
[1, 0, 0],
[0, 1, 0]])
personalization_vector = np.array([0.2, 0.3, 0.5])
pagerank = personalize_pagerank(adj_matrix, personalization_vector)
print("Personalized PageRank:", pagerank)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个`personalize_pagerank`函数,它接受一个邻接矩阵(`adj_matrix`)、个性化向量(`personalization_vector`)以及一些可选的参数(阻尼因子、最大迭代次数和收敛容差)。然后,我们使用嵌套的循环来计算每个页面的PageRank值,并在每次迭代后更新PageRank向量。最后,我们返回计算得到的个性化PageRank向量。
在示例用法中,我们使用了一个简单的邻接矩阵和个性化向量进行演示。你可以根据自己的需求修改这些输入,并调整可选参数来满足你的要求。