加权Pagerank算法代码
时间: 2023-07-29 12:12:49 浏览: 122
下面是一个基于Python的加权PageRank算法的简单实现示例:
```python
import numpy as np
def weighted_pagerank(links, weights, damping_factor=0.85, epsilon=1e-8, max_iterations=100):
num_pages = len(links)
adjacency_matrix = np.zeros((num_pages, num_pages))
weights_matrix = np.zeros((num_pages, num_pages))
for i in range(num_pages):
for j in links[i]:
adjacency_matrix[j][i] = 1 / len(links[i]) # Outlinks
weights_matrix[j][i] = weights[i][j] # Link weights
# Normalize the matrices
adjacency_matrix = adjacency_matrix / np.sum(adjacency_matrix, axis=0)
weights_matrix = weights_matrix / np.sum(weights_matrix, axis=0)
# Initialize the PageRank vector with equal probabilities
pagerank = np.ones(num_pages) / num_pages
for _ in range(max_iterations):
new_pagerank = ((1 - damping_factor) / num_pages) + damping_factor * np.dot(adjacency_matrix * weights_matrix, pagerank)
if np.abs(new_pagerank - pagerank).sum() < epsilon:
break
pagerank = new_pagerank
return pagerank
# Example usage
links = [[1, 2], [0], [0]]
weights = [[0.5, 0.3], [0.7], [0.2]]
pagerank = weighted_pagerank(links, weights)
print(pagerank)
```
在这个示例中,`links`是一个包含网页链接关系的二维列表,`weights`是一个包含对应链接权重的二维列表。算法通过迭代计算网页的PageRank值,并返回一个包含每个网页的PageRank值的向量。
请注意,这只是一个简化的实现示例,实际使用中可能需要更复杂的数据结构和算法来处理大规模的网页链接图。此外,还可以根据实际需求进行调整和优化。