Machine Learning：PageRank算法

然后将每一行除以该行非零数字之和，即（每行非0数之和就是链接网个数）则得到新矩阵P’，如图3所示。 这个矩阵记录了 每个网页跳转到其他网页的概率，即其中i行j列的值表示用户从页面i 转到页面j的概率。图1 中A页面链向B、C，所以一个用户从A跳转到B、C的概率各为1/2。

4）概率转移矩阵P

采用P’ 的转置矩 阵进行计算， 也就是上面提到的概率转移矩阵P 。  如图4所示：

二、 A矩阵计算过程。

1）P概率转移矩阵  :

  2）/N 为：

3）A矩阵为：q  × P + ( 1 一 q) *  /N = 0.85  × P + 0.15  * /N

初始每个网页的 PageRank值均为1 ， 即X~t = ( 1 ， 1 ， 1 ) 。 

三、 循环迭代计算PageRank的过程

第一步：

因为X 与R的差别较大。 继续迭代。

第二步：

继续迭代这个过程...

直到最后两次的结果近似或者相同，即R最终收敛，R 约等于X，此时计算停止。最终的R 就是各个页面的 PageRank 值。

用幂法计算PageRank 值总是收敛的，即计算的次数是有限的。

Larry Page和Sergey Brin 两人从理论上证明了不论初始值如何选取，这种算法都保证了网页排名的估计值能收敛到他们的真实值。

由于互联网上网页的数量是巨大的，上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。如果我们假定有十亿个网页，那么这个矩阵 就有一百亿亿个元素。这样大的矩阵相乘，计算量是非常大的。Larry Page和Sergey Brin两人利用稀疏矩阵计算的技巧，大大的简化了计算量。

5. PageRank算法优缺点

优点：

是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。

缺点：

1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低

2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游链接，除非它是某个站点的子站点。

注：本文作者为Leonis_v，站长之家已获得转载权限，未经原作者允许不得转载。

注：相关网站建设技巧阅读请移步到建站教程频道。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!