pagerank算法

PageRank算法是一种用于评估网页重要性的算法。它基于一个随机游走模型，即一阶马尔可夫链，描述了随机游走者在有向图上随机访问各个节点的行为。根据PageRank算法的基本原理，如果一个网页被很多其他网页链接到，那么这个网页的PageRank值会相对较高；而如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值也会相应提高。因此，PageRank算法通过计算每个网页的PageRank值来评估其重要性。具体而言，对于一个网页，如果它有k条出链，那么跳转到任意一个出链上的概率是1/k。通过构建一个转移矩阵M，其中M\[i\]\[j\]表示网页j指向网页i的概率，可以计算出每个网页的PageRank值。PageRank算法是递归定义的，可以通过迭代算法进行计算。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PageRank算法](https://blog.csdn.net/sinat_30353259/article/details/80950253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pagerank算法详解](https://blog.csdn.net/gary101818/article/details/124208393)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]