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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】PageRank（附R语言、MATLAB、Java和python代码实现）

article 2024/10/30 6:08:56

前言

算法原理

什么是PageRank

算法思想

存在的问题

Dead End

Spider Trap

数学模型

PageRank 的基本定义

PageRank 的一般定义

提升PageRank的策略

有向图和随机游走模型

1.有向图

编辑 2. 随机游走模型

PageRank 的计算

迭代算法

Spider Traps问题

解决方法:Random Teleport

修正公式

伪代码

应用场景

PageRank 在社交影响力评估中的应用

优缺点

优点

缺点

代码实现

R语言

未考虑阻尼系统的情况

考虑阻尼系统的情况

MATLAB

Java

Spark实现RageRank

python

基于定义算法

迭代算法

幂法算法

前言

PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术。
PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，Google根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。简单的说，一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。