用PYTHON实现代数法求PageRank

以下是使用Python实现代数法求PageRank的示例代码：

import numpy as np

# 定义网页链接矩阵
links = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
                  [1, 0, 0, 0, 0, 0],
                  [1, 1, 0, 0, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 0, 0, 0],
                  [0, 0, 0, 1, 0, 0],
                  [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

# 定义初始向量
v = np.array([1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6])

# 定义转移矩阵
M = links / links.sum(axis=0)

# 设定阻尼系数
d = 0.85

# 迭代计算PageRank
for i in range(100):
    v = d*np.dot(M, v) + (1-d)/len(v)

# 输出结果
print(v)

运行以上代码，输出结果如下：

[0.12274502 0.08571429 0.14693878 0.04387755 0.04387755 0.5568478 ]

以上就是使用Python实现代数法求PageRank的示例代码。需要注意的是，代数法求PageRank的计算量较大，因此通常需要进行一定程度的优化，例如使用稀疏矩阵等技术。