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PageRank算法
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2020年5月7日 (四) 09:03的版本
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2020年5月7日 (四) 09:03
→基本思想
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===基本思想===
===基本思想===
[[File:Pagerank xishu.png|300px|right|thumb|图1]]
[[File:Pagerank xishu.png|300px|right|thumb|图1]]
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PageRank算法通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个链接的概率。PageRank值(PR)可以在任何规模的文件集合中计算得出,而每个链接都指向该集合中的某个特定文件。相关研究论文指出,在初次计算前,总概率将被均分到每个文件上,使得集合中的每个文件被访问的概率都是相同的。接下来在重复多次的计算(又称为“迭代”)中,算法将根据集合的实际情况不断调整PR值,使得其越来越接近最真实的理论值。
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PageRank算法通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个网页的概率。PageRank值(PR)可以在任何规模的网页集合中计算得出,而每个链接都指向该集合中的某个特定网页。相关研究论文指出,在初次计算前,总概率将被均分到每个网页上,使得集合中的每个网页被访问的概率都是相同的。接下来在重复多次的计算(又称为“迭代”)中,算法将根据集合的实际情况不断调整PR值,使得其越来越接近最真实的理论值。
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越多的网页链接到一个网页(可以理解成投票,D --> B,D给B投了一票),说明这个网页更加重要,如图1的B。(一篇论文被很多论文引用)
越多的网页链接到一个网页(可以理解成投票,D --> B,D给B投了一票),说明这个网页更加重要,如图1的B。(一篇论文被很多论文引用)
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PageRank高的网页链接到一个网页,说明这张网页也很重要。如图1,尽管C只有一张网页B链接到它,但C的重要性高于E,尽管E有一堆小罗罗给它投票。(论文被大牛引用了,说明这篇论文很有价值)(也可以从话语权角度理解,重要的人说话份量重)
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PageRank高的网页链接到一个网页,说明这张网页也很重要。如图1,尽管C只有一张网页B链接到它,但C的重要性高于E,尽管E有不少链接。(论文被大牛引用了,说明这篇论文很有价值)(也可以从话语权角度理解,重要的人说话份量重)
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搜索引擎的工作原理可以简化为:输入关键词,返回与该关键词相关的网页(一个集合,相当于得到一张子图),在该子图上计算每个节点的PageRank值,PageRank值高的网页排在前面,低的就排在后面。
搜索引擎的工作原理可以简化为:输入关键词,返回与该关键词相关的网页(一个集合,相当于得到一张子图),在该子图上计算每个节点的PageRank值,PageRank值高的网页排在前面,低的就排在后面。
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===计算PageRank===
===计算PageRank===
Liushikang1992
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