目录: 定义 计算原理 定义: 假设对象A具有指向它的对象T1 ... Tn.参数d是阻尼系数,取值范围在0和1之间,通常将d设置为0.85.C(A)被定义为从对象A出去的连接数. 对象A的PageRank计算公式如下: PR(A)=(−d)+d(PR(T1)/C(T1)+...+PR(Tn)/C(Tn)) 当一个节点只有输出,没有输入的时候,因为d一般设置为0.85,所以: PR(A)=(-d)+ d *()= 0.15 计算原理: 每个对象的PR取决于指向它的对象的PR.在指向一个对象的所有…

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是量级比\(\bm{A}\)所有其他特征值都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 特征值的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的主特征向量的方向.如下面这个例子所示: import numpy as np def p…

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是比\(\bm{A}\)的其他特征值(的绝对值)都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 占优特征值和占优特征向量的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的占优特征向量的方向.如下面这个例子所示: import nump…

本次主要学习图数据库中常用到的一些算法,以及如何在Neo4j中调用,所以这一篇偏实战,每个算法的原理就简单的提一下. 1. 图数据库中常用的算法 PathFinding & Search 一般用来发现Nodes之间的最短路径,常用算法有如下几种 Google Search Results Dijkstra - 边不能为负值 Folyd - 边可以为负值,有向图.无向图 Bellman-Ford SPFA Centrality 一般用来计算这个图中节点的中心性,用来发现比较重要的那些Nodes.这…

前言 本文用Python编写代码,并通过hadoop streaming框架运行. 算法思想 下图是一个网络: 考虑转移矩阵是一个很多的稀疏矩阵,我们可以用稀疏矩阵的形式表示,我们把web图中的每一个网页及其链出的网页作为一行,即用如下方式表示: 1 A B C D 2 B A D 3 C C 4 D B C Map阶段 在Map阶段,Map操作的每一行,对所有出链发射当前网页概率值的1/k,k是当前网页的出链数,比如对第一行输出<B,1/3*1/4>,<C,1/3*1/4>,&l…

一.模型介绍 pagerank算法主要是根据网页中被链接数用来给网页进行重要性排名. 1.1模型解释 模型核心: a. 如果多个网页指向某个网页A,则网页A的排名较高. b. 如果排名高A的网页指向某个网页B,则网页B的排名也较高,即网页B的排名受指向其的网页的排名的影响. 名词解释: (1)出链如果在网页A中附加了网页B的超链接B-Link,用户浏览网页A时可以点击B-Link然后进入网页B.上面这种A附有B-Link这种情况表示A出链B.可知,网页A也可以出链C,如果A中也附件了网页C的超链…

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 ​在图论中,介数(Betweenness)反应节点在整个网络中的作用和影响力.而本文主要介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算. 1. 算法介绍 中心性是用来衡量一个节点在整个网络图中所在中心程度的概念,包括度中心性.接近中心性.中介中心性等. 其中度中心性通过节点的度数(即关联的边数)来刻画节点的受欢迎程度,接近中心性是通过计算每个节点到全图其他所有节…

pageRank算法是Google对网页重要性的打分算法. 一个用户浏览一个网页时,有85%的可能性点击网页中的超链接,有15%的可能性转向任意的网页.pageRank算法就是模拟这种行为. Rv:定点V的pageRank Lv:定点V的出度(出边的条数) B(u):定点u的入邻居集合 d:点击超链接的概率 N:总定点个数 当N非常大时,数据的精度可能不够,所以公式进行变换,两边同时扩大N倍. 最后公式变为 Rv:定点V的pageRank*N Lv:定点V的出度(出边的条数) B(u):定点u的…

本文引自http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论P…

很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论PageRank处理Dead Ends及平滑化的方法.第三部分讨论Top…