py征途3之填坑(pagerank个人详解)
在开始之前请容我哭诉一下近期学业繁重,没有办法继续写博客(懒?不可能的)
py征途这个坑也是挖了许久未填的大坑,其实一直以来都有学习,甚至还做了几个小项目,这里就小宣传一波:
github的项目说明及源码
这次的pagerank就放到csdn吧。(主要是懒,不想再去写readme)
哦,对了,我的大学课程比较拉,没有学线代和随机,下面的内容是自学的,也算是一篇小论文吧,原pdf文件和相关参考资料就放在github上了。
(不得不说,数学公示在markdown中是一生之敌,就用C代码的代码块勉强表示吧,需要的小伙伴可以下载并查看pdf哦。)
文章目录
- PageRank的算法研究
- 一,数学原理
- (一)矩阵
- 1 矩阵的定义
- 2 矩阵的计算
- (1)加法
- (2)数与矩阵相乘
- (3)矩阵与矩阵的乘法
- (4)矩阵的转置
- (二)一阶马尔可夫链
- (三)马尔可夫模型
- 二、PageRank 定义
- (一) 基本思想
- (二)有向图和随机游走模型
- 1 有向图
- 2 随机游走模型
- (1)定义
- (2)转移矩阵的性质
- (3)随机游走
- (三)PageRank 的基本定义
- 1 一阶马尔可夫链
- 2 具体定义
- 三、案例分析
- (一)案例描述
- (二)状态转移矩阵和初始分布向量
- (三)进行迭代运算
- 1 单步矩阵相乘
- 2 设计迭代相乘
- 3 非理想结果
- 四、两大常见问题和解决方法
- (一)常见问题
- 1 终止点问题
- 2 采集器陷阱问题
- (二)解决方法—— PageRank 的一般定义
- (三)案例再分析
- 1 单步矩阵相乘
- 五、算法设计与优化
- (一)初始算法设计
- 1 有向图和状态转移矩阵
- (1)需求分析
- (2)算法设计
- (3)代码设计
- (4)输出
- 2 随机游走计算 PageRank 值
- 3 预期误差达到平稳分布
- (1)需求分析
- (2)算法设计
- (3)代码设计
- (二)算法优化设计
- 1 优化角度
- 2 算法重设计
- 3 代码重设计
- (三)最终成果
- 1 最终代码
- 2 结果截图
- 3 总结与体会
- 参考文献
PageRank的算法研究
一,数学原理
(一)矩阵
1 矩阵的定义
由 m×n 个数
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