Java实现无向图PageRank算法

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

这是一段内存和缓存效率高的C/C++实现，用于自定义算法中的无向图拓扑识别与网络优化设计，依赖已编译的Fortran BLAS二进制文件以加速线性代数计算。使用此代码需要构建适用于CPU架构的BLAS软件包，并在项目中链接二进制文件。代码实现了三种方法，用于发现带有随机噪声的无向共识网络的拓扑结构识别与优化设计：原始-双重IP方法，近端梯度法，近端牛顿法。近端梯度法通过软阈值运算符更新控制器图拉普拉斯算子。在IP方法中，牛顿方向通过基于预条件共轭梯度的迭代获得，而在近端牛顿法中，通过活动变量集上的循环坐标下降计算。该C/C++实现已成功解决具有数百万边的图形问题，运行时间仅需几分钟。

PageRank是由Google创始人拉里·佩奇提出的一种网页排名算法，通过分析网络中的超链接结构来评估网页的重要性。在这个项目中，我们展示了一个使用Matlab实现PageRank算法的代码包，包含三个关键的M文件：createRandomMetrics.m、mypagerank.m和runPageRank.m。createRandomMetrics.m负责生成模拟网页链接关系的转移矩阵。mypagerank.m是PageRank算法的核心实现，通过迭代计算网页的重要性。runPageRank.m整合了前两个函数，提供一站式的PageRank算法执行接口。

实现Pagerank算法的大作业，包括数据读取、分块处理以及map_reduce过程。这些步骤对于理解和应用Pagerank算法至关重要。

graphViz4Matlab 是一个 MATLAB 工具箱，可通过 GraphViz 在 MATLAB 图形窗口中显示有向或无向图。

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

PageRank算法是一种用于评估网页重要性的数学算法，由Larry Page和Sergey Brin在其创立的Google搜索引擎中首次使用。该算法通过分析网页之间的链接关系来确定网页的权重，从而影响搜索结果的排序。

PageRank 是谷歌搜索引擎使用的网页排序算法，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同开发。该算法通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性，其核心思想是：一个网页被链接的次数越多，其重要性就越高。

PageRank 算法核心思想 PageRank 认为，一个网页被越多高权重网页链接，则其自身权重也越高，意味着该网页质量越好。 这类似于学术论文引用，一篇论文被越多高质量期刊引用，代表其学术价值越高。 PageRank 算法借鉴了引文分析的思想： 如果网页 A 拥有指向网页 B 的链接，则认为网页 B 获得了来自网页 A 的权重传递。 网页 A 传递的权重大小取决于网页 A 自身的重要性，即网页 A 权重越高，则网页 B 获得的权重也越高。