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。
PageRank算法的Matlab实现
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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。
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