PageRank是google搜索中用于计算页面的重要程度,即PR值。下面就是其计算公式:
我们可以把这也页面的连接关系看成图的结构,页面就是图中的一个节点,边代表页面之间的链接关系,
其中P(n)代表的就是第n个节点的PR值,L(n)代表n节点的所有入度节点的集合,C(m)代表m节点的出度,
G代表的是所有的节点数目,a代表的是随机的跳转到任何一个页面的概率,1-a代表进入到当前页面中的连接的概率
伪代码:摘自Jimmy lin
(没有考虑 dangling节点 以及 随机概率)
问题:
最常见的问题是dangling节点(该节点的出度为零,即该网页内没有任何其他的网页的链接)的问题,如果把这个的节点算在内的话,那么整个图内的PR值会被该节点吸收掉 一定情况下 最终迭代结果不能够收敛,甚至其它节点的PR值为零。。
那么如何解决这个点的问题呢?
谷歌的官方文档上提到过这个问题,首先将这些dangling页面从图中去除,等其他页面计算收敛后,再来计算这些dangling页面的PR值。
在网上看到还有提出将这个dangling节点只想其他所有的节点,这样PR值又可以流到途中,不至于吸收到dangling节点。
还有一种办法就是每次迭代之后,将其他节点减少的PR值重新分配到其它节点上(除了dangling节点)同样是按上述的概率分配。这个办法上述的办法一致
至于谷歌使用的pageRank的算法适合其他的算法配合使用的,而且速度很快 ,就是牛逼啊--没办法
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