python实现pagerank算法

Python实现PageRank算法可以使用以下步骤：

1. 构建网页链接图：将网页之间的链接关系表示为图，可以使用邻接矩阵或邻接表来存储。

2. 初始化PageRank值：将每个网页的PageRank值初始化为1/N，其中N为网页总数。

3. 迭代计算PageRank值：根据PageRank公式，计算每个网页的PageRank值，并将其更新。迭代计算直到收敛。

4. 输出结果：将每个网页的PageRank值按照从大到小的顺序输出。

以下是Python实现PageRank算法的示例代码：

import numpy as np

def pagerank(links, d=.85, max_iter=100, tol=1e-6):
    # 构建邻接矩阵
    n = len(links)
    A = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in links[i]:
            A[j][i] = 1 / len(links[i])
    
    # 初始化PageRank值
    pr = np.ones(n) / n
    
    # 迭代计算PageRank值
    for _ in range(max_iter):
        pr_new = np.zeros(n)
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if A[j][i] != :
                    pr_new[i] += A[j][i] * pr[j]
        pr_new = d * pr_new + (1 - d) / n
        if np.linalg.norm(pr_new - pr) < tol:
            break
        pr = pr_new
    
    # 输出结果
    idx = np.argsort(pr)[::-1]
    for i in idx:
        print(f"Page {i}: {pr[i]}")

其中，links是一个列表，表示网页之间的链接关系。例如，links[i]表示第i个网页链接到的其他网页的编号列表。d是阻尼系数，max_iter是最大迭代次数，tol是收敛阈值。