实现PageRank算法代码

PageRank算法的Python实现如下:

import numpy as np

def page_rank(G, alpha=0.85, eps=1e-8):
    n = G.shape[0]
    PR = np.ones(n) / n  # 初始化概率向量
    PR_prev = np.zeros(n)
    while np.linalg.norm(PR - PR_prev) > eps:
        PR_prev = np.copy(PR)
        for i in range(n):
            PR[i] = (1 - alpha) / n
            for j in range(n):
                if G[j, i] != 0:
                    PR[i] += alpha * PR_prev[j] / np.sum(G[j, :])
    return PR

其中G为邻接矩阵，alpha为阻尼系数（一般取0.85），eps为精度限制（用来判断迭代是否终止）。

返回的PR就是每个页面的PageRank值。

相关问题

深度学习实现PageRank算法代码

深度学习实现PageRank算法的代码可能需要使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行实现。实现的具体方法可能因为数据集和应用场景的不同而有所差异。如果您需要具体代码示例，建议提供更多的信息。

给出实现PageRank算法代码

PageRank算法是基于图模型的排序算法，通常用于搜索引擎中网页排序。下面是一个简单的Python代码实现：

import numpy as np

def page_rank(G, s = .85, max_iter = 100, eps = 1e-8):
    """
    G: 邻接矩阵, G[i][j] = 1表示网页i有向网页j连接
    s: 阻尼系数
    max_iter: 最大迭代次数
    eps: 收敛阈值
    """
    n = G.shape[0]
    v = np.random.rand(n, 1)
    v = v / np.linalg.norm(v, 1)
    last_v = np.ones((n, 1), dtype=np.float32) * 100
    M = (G.T / np.sum(G, axis=0)).T
    for i in range(max_iter):
        v = np.dot(M, v)
        v = v * s + (1 - s) / n
        if np.linalg.norm(v - last_v, 2) < eps:
            break
        last_v = v
    return v

这个实现中，G是邻接矩阵，表示网页之间的链接关系。s是阻尼系数，用于平衡重要性传递和随机游走的影响。max_iter是最大迭代次数，eps是收敛阈值。运行结束后，返回的v向量表示每个网页的PageRank值。

注意：这只是一个简单的实现，在实际应用中需要考虑很多细节，例如稀疏矩阵优化，处理环等。