利用matlab实现的，双层网络中的重启随机游走算法代码

以下是利用Matlab实现的双层网络中的重启随机游走算法的代码：

% 双层网络中的重启随机游走算法代码
% 输入：
% W: 双层网络的邻接矩阵，W(i,j)=1表示第一层节点i与第二层节点j有连边
% alpha: 随机游走过程中，停留在当前节点的概率
% r: 重启概率
% max_iter: 最大迭代次数
% 输出：
% X: 双层网络中每个节点的分数
% 代码实现：

function X = two_layer_RWR(W, alpha, r, max_iter)

n = size(W, 1);
m = size(W, 2);

% 计算出度矩阵
D_out = sum(W, 2);
D_out(D_out == 0) = 1;
D_out_inv = 1 ./ D_out;

% 第一层节点的初始分数
X1 = ones(n, 1);
X1 = X1 ./ sum(X1);

% 第二层节点的初始分数
X2 = zeros(m, 1);

% 迭代计算
for i = 1:max_iter
    X2_new = zeros(m, 1);
    for j = 1:m
        idx = find(W(:, j) ~= 0);
        X2_new(j) = sum(X1(idx) .* D_out_inv(idx)) * alpha + X2(j) * (1 - alpha);
    end
    X2_new = X2_new ./ sum(X2_new); % 归一化
    X2_new = r * X2_new + (1 - r) * X2;
    if norm(X2_new - X2) < 1e-6
        break;
    end
    X2 = X2_new;
end

% 计算每个节点的最终分数
X = [X1; X2];
end

代码中的注释已经比较详细，这里就不再赘述了。需要注意的是，本算法的时间复杂度为$O(nm)$，其中$n$和$m$分别为第一层节点数和第二层节点数。因此，在使用该算法时需要注意网络规模的大小。