排名算法(一)--PageRank
转自:https://blog.csdn.net/isuccess88/article/details/70339759
PageRank是Google研发的主要应用于评估网站可靠度和重要性的一种算法,是进行网页排名的考量指标之一。本文将对PageRank的原理进行讲解,并以此为出发点介绍如何利用Transwarp Data Hub的Graphene在实际中满足相关分析需求。
在开始PageRank原理介绍之前,请读者先阅读下面这则案例:
有一个借贷俱乐部,共100位成员,俱乐部的每位成员都有一个借贷“诚信指数”,用来表示该成员的可靠程度。现在来了一个新的成员小白,他打算将自己的5万块钱放贷给俱乐部的人,假设俱乐部中每个人都有相等的贷款需求而且有相同的支付贷款利息的能力,小白希望把钱借贷给最让人放心的成员,即找到“诚信指数”最高者。
首先小白收集了俱乐部的一些信息,包括所有成员名单和俱乐部内部成员间的信任关系(谁信任谁)。然后使用0-99之间的连续整数对100位成员分别进行编号,并利用所有人之间的信任关系组织成一张图(图1)。其中信任关系依靠有向箭头表明,例如“87 –> 92”表示87号成员信任92号成员:
图 1 计算“诚信指数”之前的成员信任关系图
接着小白根据下面两条规则计算对上图中的每个节点计算“诚信指数”。
节点作为箭头终点的次数越高(即入度越高),“诚信指数”越高。
高“诚信指数”的节点会提高被它指向的节点的“诚信指数”。
根据这两条原则,小白对代表俱乐部每位成员的100个节点分别计算出了各自的“诚信指数”,绘制出了图2。其中,面积越大颜色越深的节点“诚信指数”越高,反之则越低;并且每位成员出发的边的颜色与该成员对应的点的颜色相同。
图 2 计算“诚信指数”之后的成员信任关系图
由图2小白可以得到这样的结论:92和99是可靠度最高的两位成员,对这二者放贷的风险较低。
在此过程中可以发现,实现从图1到图2的转变最重要的就是遵循计算“诚信指数”的两条规则,而这两条规则实际就是PageRank算法的核心。
一、PageRank算法介绍
现在来正式介绍PageRank算法的概念和原理:
PageRank简介
PageRank算法是一种链接分析算法,由Google提出并用于标识网页重要性。PageRank算法基于两个假设:
1)入链数量假设:如果一个网页的入链数量越多,则其重要程度越高。
2)入链质量假设:高质量的网页为其链接的页面带去更多权重。
以上两个假设分别对应小白规则一和规则二。基于这两条假设,PageRank算法为每个页面设置初始权重值,根据网页间的链接关系,在多轮迭代中更新每个网页的权重,直至各页面的权重值稳定。不考虑作弊的情况,我们通常将最终权重值越高的节点视为越可靠网页。
PageRank算法原理
简化公式
PageRank算法的简化公式如下所示:
其中L(v)表示网页v的出链数量,PR(v)表示网页v的PageRank值,Bu表示网页u的入链集合。从该公式不难看出,每个页面的PageRank值是由其所有入链网页的PageRank值累加得到。
阻尼系数(Damping Factor)
PageRank算法可以视为对网页跳转的模拟,当有些网页只有入链而没有出链时,则无法从这些网页跳转出去,使得每个网页的PageRank值最终为0。下图给出了这个问题的实例,网页C没有到其他页面的链接,随着算法的不断迭代,每个网页的权重值不断减少,最终收敛于0。
为了避免上述问题,在算法中引入阻尼系数d,作为网页随机跳转的概率。PageRank的计算公式也被修正为:
其中d为常数,一般取值为0.85。
二、Graphene实现PageRank
Graphene介绍
Graphene是由星环科技研发的专门处理和分析大规模图数据的分布式图计算平台。其中,“图计算”是一种在以“图论”为基础的数据结构上的计算模式。科学研究和实际生活中的典型图数据有:web图,社交网络图,信息网络图,生物网络图以及机器学习中推荐相关的图数据等。针对不同的应用场景中的各种不同问题,有不同的图计算需求,相应的就有很多不同的图算法,PageRank就是其中之一。
Graphene提供了多种图算法以满足不同用户对不同场景的需求,其中包括PageRank。为了方便用户把焦点放在图模型的设计和分析,而不是算法的实现上,Graphene将复杂的PageRank并行计算过程封装起来,为用户提供方便可靠的算法函数graph_pagerank()作为接口,得以使实现细节对上层透明。
操作过程
在Graphene中调用graph_pagerank()实现PageRank的操作过程分为三个步骤:数据准备,“诚信指数”计算,结果收集。下面以开篇的案例为例,对实现PageRank的每个步骤做以详细说明。
1.数据准备:首先需收集成员信任关系数据,并按照下图中以边列表(edgelist)的格式存储在HDFS下的文件中(假设该文件在HDFS中的位置为:/tmp/graphsql/credit_data/credit_data.txt)。列表中每一行代表图中一条边,每条边包括源节点Source和目标节点Target,表明成员Source信任成员Target。我们以第二行“80 93”为例,它表示编号为80的俱乐部成员信任编号为93的俱乐部成员。
2.“诚信指数”计算:准备好以上数据后,请在Graphene中执行下列语句:
3.结果收集:
Graphene计算成功后会将结果保存在本地文件夹 /tmp/D_pagerank_credit_data_result 中,打开该文件夹中的数据,就可以看到如下的结果内容(这里仅给出前20行)。每一行代表一个俱乐部成员的编号(id)和他的“诚信指数”(pageranks),pageranks越高,就说明越可靠。
可以发现该文档中的数据和图2中点的大小和颜色是对应的。比如92和99排第1和2名,也就是图中颜色最深最大的两个点。
三、Graphene性能
本次测试在不同数据集下测试Graphene平台中实现的PageRank算法的执行效率,算法迭代次数为10。测试所用数据集来自SNAP。
【测试环境】
【测试数据集】
【测试结果】
上图中的横坐标是每个数据集的边数相对于Facebook数据集的倍数,纵坐标是Graphene中的PageRank算法在每个数据集上的运行时间与相对于在Facebook数据集上的运行时间的比值。我们可以发现,虽然数据集边数以指数级增长,但是运行时间却是线性增长,这体现了Graphene能够很好的处理不同规模的数据集,特别是大规模的图数据。
另外我们还对Graphene同两个较主流的开源图计算平台——Spark中的GraphX和Facebook的Giraph,进行了比较。在上面相同的测试环境下,主要针对文件大小为33.5G,图中顶点数6千5百多万,边数为18亿多的大规模Friendster图数据进行了PageRank算法运行性能的对比。我们发现在测试环境相同的情况下Graphene正常完成完成10次迭代计算,而Giraph和GraphX都报了OutOfMemory的错误,算法无法正常完成。
通过测试对比,我们验证了Graphene能够对大规模数据提供可靠的PageRank算法支持,并且能力强于Giraph和GraphX。
【最后,附上Graphene分布式图计算平台中PageRank的调用方法和使用实例】
graph_pagerank(vertex_caller,vertex_callee [, half = false] [ , factor = 0.85] [, iters = 10]),其中[ ]内的为带有默认值的可选参数。
返回结果:
(vertex, rank) -> ((Primitive Type), (double)), (节点ID, 节点排名)。
参数说明:
1.vertex_caller -> (Primitive Type), 起点列名,当节点数超过Int最大值2,147,483,647时,创建对应的表使用Primitive Type类型。
2. vertex_callee -> (Primitive Type), 终点列名。
3. half -> (Boolean), 如果图数据是无向图且只提供一半边数据的情况则应设为true;默认为false,按有向图处理。
4. factor -> (Double), 阻尼系数, 默认为0.85,0<=factor<=1。
5. iters -> (Int), 算法循环(迭代)次数, 默认为10,iters是大于0的整数。迭代次数越多,结果越精确,但执行时间也越长。
6. Primitive Type指以下基本类型TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CHAR,DATE。
7.异常提示:Semantic error -> 参数类型或者取值范围出错。
调用实例:
1. SELECT graph_pagerank(src,dst) FROM facebook; (默认)
2. SELECT graph_pagerank(src,dst,true, 0.8, 20) FROM facebook; (自定义阻尼系数和迭代次数
排名算法(一)--PageRank相关推荐
- PageRank网页排名算法
PageRank是十大数据挖掘算法之一 PageRank算法,即网页排名算法,由Google创始人拉里佩奇在斯坦福上学的时候提出来的.该算法用于对网页进行排名,排名高的网页表示该网页被访问的概率高. ...
- PageRank 页面排名算法
前言 写这篇文章主要是为了后面的TextRank算法做铺垫,所以我会非常简短的描述,可能读者理解起来有一点费劲. PageRank 佩奇排名(PageRank),又称网页排名.谷歌左侧排名.PR等,是 ...
- 图算法(一):Pagerank算法(网页排名算法)【适用场景:网页排序、社交网络重点人物发掘等】【一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性】
一.概述 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性. 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比 ...
- 数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法
数据挖掘十大经典算法系列,点击链接直接跳转: 数据挖掘简介及十大经典算法(大纲索引) 1. 数据挖掘十大经典算法之--C4.5 算法 2. 数据挖掘十大经典算法之--K-Means 算法 3. 数据挖 ...
- 链接挖掘算法之PageRank算法和HITS算法
参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMi ...
- 网页排序算法之PageRank
1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名. 是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接 ...
- 谷歌页面排名算法 - 未完
一.PageRank算法原理 一个合格的收索引擎,它所具备的最基础的功能便是网页搜索,根据用户给出的关键字查询出最匹配,最能满足用户需求的页面.那么搜索引擎到底应该如何排序才好呢? 这在谷歌引领互联网 ...
- 你知道“啥是佩奇”,却不一定了解佩奇排名算法
作者 | 程序员小吴 从初学者的角度学习算法,以动画的形式呈现解题的思路. 来源 | 五分钟学算法 佩奇排名介绍 佩奇排名是根据页面之间的链接结构计算页面的值的一种算法.下面我们通过动画来理解进行计算 ...
- 【图】2015年Google搜索引擎排名算法(完整版)
2015年中旬,国外SEO网站发布了一份2015年Google搜索引擎排名算法的最新数据,从各个角度看待搜索引擎算法排名影响因素的变化.其组织每两年都会成立一个SEO专家调查小组,针对"Go ...
- 基于用户投票的排名算法(五):威尔逊区间
作者: 阮一峰 日期: 2012年3月20日 迄今为止,这个系列都在讨论,如何给出"某个时段"的排名,比如"过去24小时最热门的文章". 但是,很多场合需要的是 ...
最新文章
- java 组合框_Java知多少(88)列表和组合框
- 滴滴高管今年集体不拿年终奖 员工奖励力度缩减一半
- C#数据库操作一点相关点。。。
- C语言atoi()函数:将字符串转换成int(整数)和sprintf和memset
- css 透明度_如何使用CSS实现精美视频片头制作
- Synchronized 和 Lock 区别
- 实体类equals/hashCode
- 列表操作 - C#开发人员
- 微课|Python列表、字典、集合、字符串对象常用方法串讲
- sql注入pythonpoco_ctf学习
- oracle的基本命令,Oracle基本命令
- 使用java语言实现将10进制转化为2进制
- 各个ip地址库对比与java实现
- 深度学习——day8 读论文(2022 硕士毕业论文)大规模车辆路径问题的深度强化学习算法研究
- proteus单片机仿真入门攻略(含元器件名称及它的图形)
- 理解景深(Depth of Field)
- 开发一个app多少钱?app开发费用明细、app开发成本计算
- 微信公众平台简易设计使用
- 运用python简单的画圆
- VSCode的LeetCode插件中国区账号密码登录错误
热门文章
- 解决Mac网速越来越慢(飞一般的感觉)
- (Android)java虚拟机和Dalvik虚拟机的区别
- C#之获取网卡IP地址
- VALSE学习(六):机器学习中的标记分布与标记增强
- 从零开始搭建神经网络并将准确率提升至85%
- qwidget show 是否有信号_QT中的消息传递与函数回调机制:信号(signal)和槽(slot)...
- go gorm 关联模式_Beego 结合 GORM 操作 Mysql 数据库
- mysql行级锁unique_MySQL行级锁,表级锁,页级锁详解
- linux 内存管理_真香!Linux 原来是这么管理内存的
- zuul网关_SpringCould之服务网关(zuul)介绍与配置