python实现PageRank算法

PageRank算法是Google搜索算法的核心算法之一。它通过对网页之间的链接关系进行分析，来确定网页的重要性和相关性。

Python实现PageRank算法需要使用到矩阵运算和数学方法。下面是一个简单的Python实现PageRank算法的代码示例：

import numpy as np

def pageRank(G, s = .85, maxerr = .0001):
    """
    Computes the pagerank for each of the n states
    Parameters
    ----------
    G: matrix representing state transitions
       Gij is a binary value representing a transition from state i to j.
    s: probability of following a transition. 1-s probability of teleporting
       to another state. Defaults to 0.85
    maxerr: if the sum of pageranks between iterations is bellow this we will
            have converged. Defaults to 0.0001
    """
    n = G.shape[0]

    # transform G into markov matrix A
    A = G / G.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

    # initialize pagerank r
    r = np.ones(n) / n

    # iterate till we converge
    while True:
        rnext = np.ones(n) * (1 - s) / n + s * A.T.dot(r)
        diff = np.abs(rnext - r).sum()
        r = rnext
        if diff < maxerr:
            return r

#example usage
G = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1]])
print(pageRank(G))

这个算法的输入是一个转移矩阵G，它表示网页之间的链接关系，每一行代表一个网页，每一列代表一个被链接到的网页。算法的输出是每个网页的PageRank值。

这只是一个简单的实现，实际应用中需要考虑更多的因素，比如网页之间的权重、网页的质量等。