更改

+ \frac{1}{2}('G') + \frac{1}{2}('H') + \frac{1}{2}('I') + 0('J') + 0('K')

+ \frac{1}{2}('G') + \frac{1}{2}('H') + \frac{1}{2}('I') + 0('J') + 0('K')

</math>

</math>

以节点G为例，G给B和E投票，所以B得到1/2。

 

 

以节点G为例，G给B和E投票，所以B得到<math>\frac{1}{2}</math>。

矩阵<math> M </math>每一列加起来都是1（值得注意的是，对于没有出链的节点，列加起来等于0，比如图1的节点A），即:

矩阵<math> M </math>每一列加起来都是1（值得注意的是，对于没有出链的节点，列加起来等于0，比如图1的节点A），即:

事实上，<math> M </math>是一个转移矩阵transition matrix（也叫概率矩阵probability matrix，马尔可夫矩阵Markov matrix）。因此，PageRank是eigenvector centrality的一个变体。

事实上，<math> M </math>是一个转移矩阵Transition matrix（也叫概率矩阵Probability matrix，马尔可夫矩阵Markov matrix）。因此，PageRank是Eigenvector centrality的一个变体。

====矩阵M====

====矩阵M====