TrustRank算法代码
时间: 2024-05-01 08:20:06 浏览: 97
以下是一个简单的 Python 实现 TrustRank 算法的示例代码:
```python
import numpy as np
def trust_rank(graph, d=0.85, max_iter=100, tol=1e-6):
"""
:param graph: 一个邻接矩阵表示的图, graph[i][j] 表示节点 i 到节点 j 是否有边
:param d: 阻尼系数
:param max_iter: 最大迭代次数
:param tol: 算法收敛的容忍度
:return: 一个列表,表示每个节点的 TrustRank 值
"""
n = len(graph)
# 初始化每个节点的初始值为 1/n
tr = np.ones(n) / n
for i in range(max_iter):
tr_new = np.zeros(n)
for j in range(n):
for k in range(n):
if graph[k][j]:
tr_new[j] += tr[k] / np.sum(graph[k])
tr_new = d * tr_new + (1 - d) / n
# 如果两次计算的 TrustRank 差距小于容忍度,则收敛
if np.linalg.norm(tr_new - tr) < tol:
break
tr = tr_new
return tr
```
使用示例:
```python
# 构造一个简单的图
graph = np.array([
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 1],
[1, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0],
])
# 计算 TrustRank 值
tr = trust_rank(graph)
print(tr)
```
输出:
```
[0.27008929 0.21607143 0.31241071 0.20142857]
```
这表示节点 0 的 TrustRank 值为 0.27,节点 1 的 TrustRank 值为 0.22,节点 2 的 TrustRank 值为 0.31,节点 3 的 TrustRank 值为 0.2。