使用python代码实现：从斯坦福大学的SNAP网站（https://snap.stanford.edu/data/index.html）下载一个有向图（directed network）作为数据集，计算得到每一个node的PageRank score.

您可以使用NetworkX库来处理有向图并计算PageRank分数。首先，您需要从SNAP网站下载有向图的数据集。以下是一个示例代码，可以完成这个任务：

import networkx as nx
import urllib

# 下载有向图数据集
url = "https://snap.stanford.edu/data/example_graph.txt.gz"
data = urllib.request.urlopen(url)

# 创建有向图对象
graph = nx.DiGraph()

# 读取数据集并添加边到有向图中
for line in data:
    edge = line.decode().strip().split()
    source = int(edge[0])
    target = int(edge[1])
    graph.add_edge(source, target)

# 计算PageRank分数
pagerank_scores = nx.pagerank(graph)

# 输出每个节点的PageRank分数
for node, score in pagerank_scores.items():
    print(f"Node {node}: {score}")

请注意，这段代码假设您已经安装了NetworkX库。如果没有安装，可以通过运行`pip install networkx`来进行安装。

代码中的示例数据集是SNAP网站上的一个示例图，您可以将`url`变量替换为您所需的具体数据集的URL。

希望这可以帮助到您！如有任何疑问，请随时提问。