python使用pagerank算法代码实例

时间: 2023-04-07 16:03:30 浏览: 77
可以回答这个问题。以下是一个使用Python实现PageRank算法的代码示例: ```python 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 M = np.array([[0, 0, 1, 0], [0.5, 0, 0, 0.5], [0.5, 0, 0, 0.5], [0, 1, 0, 0]]) print(pagerank(M)) ``` 这个代码实现了一个简单的PageRank算法,输入一个N x N的矩阵M,其中M[i, j]表示从页面j到页面i的链接权重。输出一个N x 1的向量v,其中v[i]表示页面i的PageRank值。在这个示例中,我们使用了一个4 x 4的矩阵M来演示算法的工作原理。
相关问题

python实现PageRank算法实例

好的,下面是一个简单的 Python 实现 PageRank 算法的示例代码: ```python 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 # 示例网络结构 M = np.array([[0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]) # 运行 PageRank 算法 v = pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85) # 输出结果 print(v) ``` 在这个示例中,我们定义了一个 `pagerank` 函数来实现 PageRank 算法。这个函数接收一个 M 矩阵作为输入,其中 M(i, j) 表示从页面 j 到页面 i 的链接是否存在。我们还可以指定迭代次数和阻尼系数。 在函数中,我们首先生成一个初始向量 v,然后在每次迭代中通过乘以 M_hat 矩阵来更新 v。M_hat 矩阵是根据原始 M 矩阵和阻尼系数 d 计算得出的。最后,我们返回 PageRank 分数向量 v。 在示例中,我们使用了一个简单的网络结构来演示 PageRank 算法的工作原理。你可以尝试使用不同的网络结构和参数来运行这个算法并观察结果。

python使用PageRank算法后实现可视化实例

可以使用Python中的networkx库来实现PageRank算法,并使用matplotlib库进行可视化。以下是一个示例代码: ```python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点 G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D']) # 添加边 G.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('D', 'C')]) # 计算PageRank值 pr = nx.pagerank(G, alpha=.85) # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=[v * 10000 for v in pr.values()], node_color='r') nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1) plt.axis('off') plt.show() ``` 运行以上代码后,将会得到一个可视化的图形,其中节点的大小表示其PageRank值的大小。

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