Personalized PageRank算法介绍,并给出python代码
时间: 2024-02-03 22:04:33 浏览: 120
Personalized PageRank算法是一种基于随机游走的图算法,用于计算一个特定节点在图中的重要性。
其主要思想是,在图中进行随机游走,每次游走时,有一定的概率停留在当前节点,有一定的概率跳转到与当前节点有边相连的节点。通过多次随机游走,统计每个节点被访问的次数,即可得到该节点的重要性。
下面是一个简单的python代码实现Personalized PageRank算法:
```python
import numpy as np
def personalized_pagerank(graph, node, alpha=0.85, max_iter=100, tol=1e-6):
"""
Personalized PageRank算法
:param graph: 图的邻接矩阵表示
:param node: 需要计算重要性的节点
:param alpha: 随机跳转概率
:param max_iter: 最大迭代次数
:param tol: 收敛阈值
:return: 节点的重要性分数
"""
n = graph.shape[0]
p = np.zeros(n)
p[node] = 1
old_p = np.zeros(n)
for i in range(max_iter):
old_p[:] = p
p = alpha * np.dot(graph, p) + (1 - alpha) * old_p
if np.linalg.norm(p - old_p) < tol:
break
return p
```
其中,graph为图的邻接矩阵表示,node为需要计算重要性的节点,alpha为随机跳转概率(默认为0.85),max_iter为最大迭代次数(默认为100),tol为收敛阈值(默认为1e-6)。
该算法返回节点的重要性分数,可以根据分数进行排序,得到节点的重要性排名。
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