PageRank演算法核心

讀者盆友，中午好，這裡分享下pagerank演算法的核心思想。

本部落格**示例均來自：演算法 algorithmes forth edition

[美] robert sedgewick kevin wayne 著 謝路雲譯

package com.cmh.algorithm;

import edu.princeton.cs.algs4.st;
/** * 能夠完成點乘的稀疏向量
* * author:起舞的日子
* date: 2020/4/18 上午8:13
*/public
class
sparsevector
public
intsize()
public
void
put(
int i,
double x)
public
double
get(
int i)
else
}public
double
dot(
double
that)
return sum;
}/**
* 總結：
* 1、pagerank演算法的核心思想：矩陣和向量的乘法+稀疏向量
*/public
void
classicmatriximp()
b[i]
= sum;}}
}

使用符號表能夠將矩陣和向量乘法的速度提公升10億甚至更多。

另外對作者說的那句話印象深刻，記錄下：

這種應用(用符號表來實現巨型稀疏矩陣)雖然簡單但非常重要，不願意挖掘其中省時省力的潛力的程式設計師解決實際問題能力的潛力也必然是有限的，能夠將執行速度提公升幾十億倍的程式設計師勇於面對看似無法解決的問題。

PageRank演算法初探

pagerank演算法由segey brin和larry page在1998年發表在www7。該演算法的高效能和易使用等特點，和其他的搜尋系統相比質量更高。因此，谷 歌成為世界上最常用的搜尋引擎有很大一部分是基於此。他們借鑑了當時學術界評判 重要性的通用方法，根據 的引用次數。將這種思路對映到網頁的...

PageRank 演算法隨記

遞迴的意思是 假如現在要求c，指向c的入鏈只有b，那麼得先求b的重要度，b重要度的大小取決於指向b的入鏈以及這些入鏈的重要度。隨機 的解釋 從i這個頁面開始，它可能有di種選擇，而且他做每一種選擇的時候，選擇的概率是相同的，即他決定到下乙個頁面是乙個隨機的選擇 應該跳到那個頁面 我們把上面圖中的矩陣...

PageRank演算法改進

pagerank 演算法是 google 搜尋引擎進行網頁排名的一種演算法，那麼它如何對映到其他領域？比如，我們如何在文獻排名中應用pagerank演算法呢？對文獻的質量進行排序是對文獻價值進行評估的一種重要手段，目的是為了方便人員在檢索時查閱。統計文獻的被引次數是一種非常直觀的統計方式，在此基礎之...