pagerank的python代码

以下是一个简单的Python实现静态PageRank算法的代码：

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85):
    N = M.shape[1]
    v = np.random.rand(N, 1)
    v = v / np.linalg.norm(v, 1)
    M_hat = (d * M + (1 - d) / N)
    for i in range(num_iterations):
        v = M_hat @ v
    return v

这个函数接受一个矩阵M，其中M[i, j]是网页i链接到网页j的概率。num_iterations参数指定PageRank算法的迭代次数，默认为100。d参数是阻尼因子，它控制了PageRank值的流失，通常设置为0.85。函数返回一个向量v，其中v[i]是网页i的PageRank值。

相关问题

个性化pagerank python代码

当然，下面是一个示例的个性化PageRank的Python代码：

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。

pagerank python

PageRank是一种用于网页排序的算法，它是Google排名算法的核心之一，也是搜索引擎排名的重要依据。在Python中，你可以使用以下代码来实现PageRank算法：

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations: int = 10, d: float = 0.85):
    N = M.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [Python实现PageRank算法（附完整代码）](https://blog.csdn.net/update7/article/details/131095861)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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