1. 随机生成一个m个网页、n条链接构成的网络N(m和n是可调的参数),在网络N上执行PageRank,调整参数m、n以及边分布的规律(边可以是均匀分布或长尾分布),每组实验改变一个参数,观察不同参数取值下的节点(即网页)的PageRank评分,将不同参数对应的实验结果用图表的方式给出。
时间: 2023-05-29 11:03:17 浏览: 94
2. 选取一个具有代表性的网站,如百度或谷歌,抓取其网页数据,构建一个该网站的网络模型,包括网页和链接,执行PageRank算法,并对PageRank值较高的网页进行分析,探究其高权重的原因。同时,比较该网站的PageRank值与Alexa排名、搜索引擎关键词排名等指标之间的关系,分析其相关性。
3. 在一个社交网络中,选取一组用户及其之间的关注关系,构建一个用户网络模型,执行PageRank算法,分析PageRank值较高的用户及其影响力,探究其高权重的原因。同时,比较该社交网络的PageRank值与用户活跃度、粉丝数量等指标之间的关系,分析其相关性。
4. 选取一个具有代表性的新闻网站,如新浪新闻或腾讯新闻,对其新闻文章进行抓取和分析,构建新闻文章和相关链接的网络模型,执行PageRank算法,分析PageRank值较高的新闻文章及其影响力,探究其高权重的原因。同时,比较该新闻网站的PageRank值与新闻文章点击量、评论数等指标之间的关系,分析其相关性。
5. 对于一个电商网站,如淘宝或京东,抓取其商品数据,构建商品和相关链接的网络模型,执行PageRank算法,分析PageRank值较高的商品及其销售情况,探究其高权重的原因。同时,比较该电商网站的PageRank值与商品销售量、评价数等指标之间的关系,分析其相关性。
相关问题
matlab随机生成n个和为m的正整数
您好,以下是一种方法可以在 MATLAB 中随机生成 n 个和为 m 的正整数:
```matlab
function nums = randomSum(n, m)
% RANDOMSUM 随机生成n个和为m的正整数
% nums = RANDOMSUM(n, m) 随机生成n个和为m的正整数,并将它们存储
% 在一个向量中返回。
nums = zeros(n,1); % 初始化向量
total = 0; % 初始化和
for i = 1:n-1
nums(i) = randi([1, m-total-(n-i)]);
total = total + nums(i);
end
nums(n) = m - total;
nums = nums(randperm(n)); % 随机打乱顺序
end
```
该函数接受两个输入参数 `n` 和 `m`,分别表示生成的正整数个数和它们的和。函数首先将一个长度为 `n` 的零向量 `nums` 初始化,然后从第一个整数开始到第 `n-1` 个整数,每个整数随机生成一个值,范围在 1 到剩余和与剩余整数数量之差之间。最后,通过求和计算最后一个整数,并将向量打乱顺序以获得一个随机的整数序列。
例如,对于输入 `n=5` 和 `m=20`,该函数可能返回以下向量:
```
3
5
2
4
6
```
这些整数的和为 20。
希望这个代码能够帮到您。如果您有其他问题,可以继续问我。
随机生成一个m个网页、n条链接构成的网络N(m和n是可调的参数),在网络N上执行PageRank,调整参数m、n以及边分布的规律(边可以是均匀分布或长尾分布),每组实验改变一个参数,观察不同参数取值下的节点(即网页)的PageRank评分,将不同参数对应的实验结果用图表的方式给出。
A:
在构造网络N时,我们可以采用随机生成的方式,即随机生成m个网页和n条链接,并保证每个页面至少有一条出链和入链。
在执行PageRank算法时,可以使用常规的迭代方法来计算网页的PageRank评分。
为了调整参数m、n以及边分布的规律,我们可以分别考虑以下三种情况:
1. 改变参数m:
我们可以固定n的取值,改变m的取值来观察节点的PageRank评分随m变化的趋势。为了保持边分布的规律不变,我们可以采用均匀分布或长尾分布来构造网络N。
在每次实验中,我们可以记录节点的PageRank评分以及与其他参数的对比结果,最终用图表的方式来展示不同参数取值下的结果。
2. 改变参数n:
与改变参数m的方式类似,我们可以固定m的取值,并改变n的取值来观察节点的PageRank评分变化。同样,我们需要保持边分布的规律不变。
3. 改变边分布的规律:
我们可以固定m和n的取值,并改变边分布的规律来观察节点的PageRank评分变化。比较常见的边分布规律包括均匀分布和长尾分布两种。
在每次实验中,我们可以记录节点的PageRank评分以及与其他参数的对比结果,最终用图表的方式来展示不同参数取值下的结果。
总之,通过改变不同的参数以及边分布规律来构造网络N并执行PageRank算法,我们可以观察到节点的PageRank评分随不同参数取值的变化趋势,进而找到合适的参数取值来获得更好的PageRank评分结果。