`

Pagerank在Hadoop上的实现原理

 
阅读更多

转自:pagerank 在 hadoop 上的实现原理

 

PageRank 算法的基本思想是,网页的热门程度依赖于指向它的网页的热门程度。假设有页面 $A$,有 $T_1 \dots T_n$ 这 $n$ 个页面包含指向 $A$ 的链接,$C(A)$代表页面 $A$ 所包含的指向别的页面的链接的数量,$d$ 是一个介于 0 和 1 之间的常数(称为阻尼系数,一般取 0.85),则页面 $A$ 的 PR 值(PageRank 值)

 

\[ PR(A) = (1-d)+d\left(\frac{PR(T_1)}{C(T_1)}+\dots+\frac{PR(T_n)}{C(T_n)}\right) \]

 

这个思想也可以由随即散步模型来解释:即从一随机网页起步,以概率 $1-d$ 跳到另一随机选择的网页, 或以概率 $d$ 随机选择一个当前网页上的链接并跟随此链接。一个网页的 PageRank 就是随机散步者在任意给定时刻访问该网页的概率。被许多网页指向的网页更可能被访问,被具有高 PageRank 的网页指向的网页更可能被访问。
 
为了求出各个网页的 PR 值,需要对上述方程组进行迭代求解(每个页面的PR值都可以根据上述公式得到一个方程),直到方程组的解收敛,或变化的范围很小。在本次实验中,第一次迭代每个页面的初始PR值为0.5,当所有页面相邻两次迭代的PR值变化小于0.00001时,程序认为函数已经收敛。
 
实验中的Map函数和Reduce函数的伪代码如下:
function map
input (PageN, RankN) -> (PageA, PageB, PageC ...)
begin
    Nn := the number of outlinks for PageN
    for each outlink PageK
        TempN = RankN/Nn
        output (PageK) -> (PageN, TempN)
    output (PageN) -> (PageA, PageB, PageC ...)
end 
 
function reduce
input   
(PageK) -> (PageN1, TempN1)
(PageK) -> (PageN2, TempN2)
...
(PageK) -> (PageNt, TempNt)
(PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
begin
    TempK := 0
    for each inlink PageNi
        TempK += TempNi
    RankK = 1 + (TempK - 1) * d
    output (PageK, RankK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
end
 
function combine
input   
(PageK) -> (PageN1, TempN1)
(PageK) -> (PageN2, TempN2)
...
(PageK) -> (PageNt, TempNt)
(PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
begin
    TempK := 0
    for each inlink PageNi
        TempK += TempNi
    output (PageK) -> ("", TempK)
    if has (PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
        output (PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
end
 

 

分享到:
评论

相关推荐

    山东大学大数据实验三:Hadoop实现PageRank

    在本实验中,我们将探索如何使用Hadoop框架来实现PageRank算法,这是Google早期用于网页排名的核心算法。这个实验由山东大学设计,旨在让学生深入理解大数据处理和分布式计算的概念。 首先,我们来看PageRank的基本...

    python实现PageRank算法

    在Python中实现PageRank算法可以帮助我们理解其工作原理,并在大数据环境中应用。 PageRank的核心思想是:一个被很多高质量网页链接的网页具有更高的排名。算法的基本步骤包括: 1. **初始化**:每个网页的...

    java实现和Matlab语言实现的pagerank算法

    **PageRank算法** PageRank是Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1998年提出的一种网页排名...通过Java和MATLAB的实现,我们可以深入理解PageRank算法的工作原理,并利用Hadoop进行分布式计算,提高算法的效率。

    Hadoop原理与技术MapReduce实验

    (1)熟悉Hadoop开发包 (2)编写MepReduce程序 (3)调试和运行MepReduce程序 (4)完成上课老师演示的内容 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 二、实验内容 1.单词计数实验...

    pagerank-java实现查询

    这篇博士论文文档详细阐述了PageRank的理论基础和实现原理,由Google的创始人Larry Page和Sergey Brin提出。Java实现的PageRank查询代码则为我们提供了实际操作这一算法的实例。 PageRank的基本思想是,一个网页的...

    Hadoop-MapReduce下的PageRank矩阵分块算法

    为了验证并行化PageRank矩阵分块算法的有效性,研究人员在Hadoop-MapReduce平台上进行了实验。通过模拟Web结构的爬取,对比了传统PageRank算法与改进后的算法在性能上的差异。实验结果表明,改进后的算法不仅迭代...

    人工智能-项目实践-搜索引擎-利用hadoop等实现的搜索引擎

    例如,在数据抓取阶段,Hadoop可以通过分布式爬虫收集互联网上的网页;预处理阶段,包括HTML去噪、词干提取和停用词过滤,这些都可以通过MapReduce任务实现;在索引构建阶段,Hadoop可以帮助快速地创建倒排索引,这...

    pagerank_大数据pagerank算法代码_pageRank_

    下面我们将深入探讨PageRank算法的核心原理、实现过程以及在大数据环境下的应用。 **PageRank原理** PageRank基于一个简单的概念:网页的重要性由其链接的数量和质量决定。一个被许多其他重要网页链接的网页,其...

    Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计i与实现原理

    这本书详细解析了MapReduce的架构设计和实现原理,不仅涵盖了基础概念,还深入探讨了高级话题和优化技巧,对于理解Hadoop及其在大数据处理中的作用至关重要。通过学习,读者能够掌握如何在实际项目中有效利用...

    PageRank:Wikipedia语料库上使用Amazon EMR的PageRank算法的Hadoop MR实现

    在这个项目中,我们将探讨如何使用Hadoop MapReduce框架和Amazon Elastic MapReduce (EMR)服务来实现PageRank算法,处理Wikipedia语料库的数据。 MapReduce是一种分布式编程模型,由Google提出,它将大型数据集的...

    Pagerank实验.zip

    在本实验中,"Pagerank实验.zip"文件包含了一个关于PageRank算法实现的Python源代码"pagerank.py"。Python是一种广泛用于数据分析和科学计算的编程语言,它的简洁性和丰富的库使得处理复杂算法变得更为便捷。在这个...

    基于hadoop对网页进行排名.zip

    通过迭代计算,Hadoop可以有效地在大规模数据集上执行PageRank算法,找出网络中最有影响力的网页。 在Hadoop中实现PageRank,通常会涉及以下几个步骤: 1. 数据准备:首先,需要将网页数据(包括URL、链接关系等)...

    hadoop应用实例

    在Hadoop中,我们可以使用MapReduce来实现PageRank的计算。Map阶段负责解析网页链接关系,生成以链接目标页面为键的键值对;Reduce阶段则根据这些键值对计算每个页面的PageRank值,包括随机跳转概率和页面之间的链接...

    hadoop打造一个搜索引擎

    在构建一个基于Hadoop的搜索引擎时,我们首先要理解Hadoop的核心功能和搜索引擎的基本原理。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许在大规模数据集上进行高效、可靠且可伸缩的数据处理。搜索引擎则是一种信息检索...

    ZKPK-Hadoop2.0大数据课程-SZ.pdf

    Hadoop的分布式文件系统(HDFS)允许它在普通PC服务器上存储大量数据,即使出现硬件故障也能够保证数据不丢失。在Hadoop中,数据处理部分通常由MapReduce来完成,它能够有效地处理大量数据,并且Hadoop生态中还有...

    Hadoop MapReduce实战手册(完整版)

    此外,可能会介绍与MapReduce相关的高级主题,如MapReduce与Spark、Tez等新型计算框架的对比,以及如何在Hadoop上实现迭代计算。 总之,《Hadoop MapReduce实战手册》全面覆盖了MapReduce的基本概念、工作流程、...

    云计算应用实验报告 武汉理工大学云计算应用 hadoop单机模式和伪分布式

    为了提高实验效果,学生可以尝试使用更复杂的数据集,或者实现其他MapReduce程序,如PageRank算法,以增强对Hadoop处理实际问题的理解。此外,进一步探索Hadoop集群的设置和管理,如增加节点,进行故障恢复测试,将...

    Hadoop下的分布式搜索引擎

    了Map/Reduce模型的开源实现版本——Hadoop分布 式处理平台,在此基础上将搜索引擎的爬行器、索引器和 查询器三个功能模块按照Map/Reduce模型进行设计, 充分利用Hadoop的集群拓扑特性,实现了搜索引擎的分 布式处理...

    Hadoop生态系统中MapReduce算法的设计与实现解析

    内容概要:本文深入讲解了Hadoop及其生态系统,重点介绍了MapReduce算法的工作原理、编程模型、数据流与分区。通过实例详细解析了如何使用MapReduce实现经典的大数据处理任务,如Word Count、矩阵乘法和PageRank算法...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics