排名

利用人工智能技术，对内容或数据进行自动排序，提升信息的查找和呈现效率。

对一张表格的字段 a 进行排名，该字段包含 0-100 之间的整数。排名应遵循以下规则： 选项 1：不考虑重复值 相同的分数将按原始顺序排名。 选项 2：考虑重复值 - 并列排名 相同的分数将获得相同的排名，后续排名顺延。 选项 3：考虑重复值 - 保留空档 相同的分数将获得相同的排名，但后续排名将跳过相应的空缺值。

该存储库包含实现MultiRank算法的所有MATLAB文件，用于在大型Multiplex网络中对节点和层进行排名。具体包括：MultiRank_Nodes_Layers.m，实现了MultiRank算法，针对每个参数值gamma，s，a生成节点和层的排名；MultiRank.m，计算不同伽玛值的Multirank，适用于给定的s和a值；MultiRank_plots.m，生成节点和层的顶级图。数据集文件包括EUAirTransportation_layers.txt、EUAirTransportation_nodes.txt和EUAirTransportation_multiplex.edges。read_airports.m用于以MATLAB格式读取数据集。执行read_airports命令可查看算法处理数据集的效果。

数据挖掘排名前十的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则学习、神经网络、深度学习和梯度提升树。

这个资源提供了全球顶尖大学的排名数据爬取工具，虽简洁但有助于用户了解爬虫技术。该程序采用Python编写，经过作者测试验证可靠。

PageRank算法解析 PageRank算法是Google搜索引擎用于评估网页重要性的一种核心算法。其基本思想是，一个网页的重要程度可以通过指向它的其他网页的数量和质量来衡量。 核心概念: 网页视为节点，链接视为投票: 将互联网上的每个网页看作一个节点，网页之间的链接视为一种投票机制。如果网页A链接到网页B，则可以视为网页A给网页B投了一票。 投票权重取决于链接网页的重要性: 并非所有链接的投票权重都相同。拥有较高PageRank值的网页所投出的链接权重更高，这意味着来自重要网页的投票更有价值。 PageRank值通过迭代计算: PageRank算法使用迭代计算的方式来确定每个网页的最终得分。初始时，所有网页的PageRank值都相等。每次迭代过程中，每个网页都会将其自身的PageRank值按比例分配给其链接到的网页。通过多次迭代，最终每个网页都会收敛到一个稳定的PageRank值。 算法应用: PageRank算法的应用远不止于搜索引擎排名。它还可以用于： 社交网络分析: 识别社交网络中的关键影响者。 推荐系统: 根据用户的浏览历史和链接关系推荐相关内容。 垃圾邮件检测: 识别通过链接农场等方式人为提高排名的垃圾网页。 总结: PageRank算法是一种简单而有效的网页重要性评估方法，它深刻地影响了互联网信息检索领域的发展。

递减排序中，空值意外登顶排名第一位。如果是ASC排序，空值将排在最后。

本表包含排名、院校名、所在省份、高校类型、高校属性、是不是985、是不是211等信息，全部由我亲自从Excel表导入的数据库中整理完成，望采纳。

SQL Server 2008基础教程的第5页，讲解如何使用排名函数。

PrimalCR和PrimalCR ++算法可以在大规模数据集上进行协作排名，并且具有近似线性时间复杂度。代码下载论文已被KDD'17大会接受口头陈述（8.5%接受率），于2017年8月13日至17日在哈利法克斯作了口头报告。引用方式：Wu，Liwei，谢祖瑞和James Sharpnack。“近似线性时间的大型协作排名。”第23届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集。 ACM，2017年。示例数据“MovieLens1m.csv”格式为：“用户ID，电影ID，等级”。