PageRank算法如何用代码实现

PageRank算法是一种用于评估网页重要性的算法，常用于搜索引擎排名。以下是一个简单的PageRank算法的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义网页链接关系矩阵
# 行代表出链页，列代表入链页，1表示链接关系存在
link_matrix = np.array([
    [0, 1, 1, 0],
    [0, 0, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0]
])

# 计算出链页的出链数
outlink_count = np.sum(link_matrix, axis=1)

# 初始化初始PageRank值
num_pages = link_matrix.shape[0]
initial_pagerank = np.ones(num_pages) / num_pages

# 迭代计算PageRank值
damping_factor = 0.85  # 阻尼系数
num_iterations = 10  # 迭代次数
pagerank = initial_pagerank.copy()
for _ in range(num_iterations):
    for i in range(num_pages):
        incoming_pagerank = np.sum(pagerank * link_matrix[:, i] / outlink_count)
        pagerank[i] = (1 - damping_factor) + damping_factor * incoming_pagerank

# 打印最终PageRank值
for i, value in enumerate(pagerank):
    print(f"Page {i+1}: {value}")

在这个示例中，我们使用了一个简单的网页链接关系矩阵来模拟网页之间的链接关系。我们首先计算出每个出链页的出链数，并初始化初始PageRank值。然后，我们进行迭代计算PageRank值，使用了阻尼系数来考虑用户随机跳转的情况。最终，我们打印出每个页面的PageRank值。