第六节排序（PageRank）.pptVIP

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2017-06-21 发布于福建
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第六节排序（PageRank）.ppt

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* 因此，除了基於相關性的排序外，還有一種基於重要性的排序，也被引入了搜尋引擎中 * * 網頁A的重要性，應該等於所有鏈向A的網頁的重要性除以該網頁的鏈接數之後再求和 * * 一個更加形象的圖 * * * * * * * * * * B=c(0,1/5,1/5,1/5,1/5,0,1/5,1,0,0,0,0,0,0,1/2,1/2,0,0,0,0,0,0,1/3,1/3,0,1/3,0,0,1/4,0,1/4,1/4,0,1/4,0,1/2,0,0,0,1/2,0,0,0,0,0,0,1,0,0) A=matrix(B,7,7) x=c(1/7,1/7,1/7,1/7,1/7,1/7,1/7) for(i in 1:20){x=A%*%x + print(i) + print(x)} * * * * m-c(0,1/3,1/3,1/3,1/2,0,1/2,0,0,0,0,1,0,0,0,0) M-matrix(m,4,4) x-c(1/4,1/4,1/4,1/4) for(i in 1:3){ x=M%*%x print(i) print(x)} * * m-c(0,1/3,1/3,1/3,1/2,0,1/2,0,0,0,0,1,0,0,0,1) M-matrix(m,4,4) x-c(1/4,1/4,1/4,1/4) for(i in 1:10){ x=M%*%x print(i) print(x)} * * * * Theorem (Markov chain convergence theorem） For any irreducible aperiodic finit Markov chain, initial distribution and is stationnary. existence =finiteness uniqueness =irreducibility convergence =aperiodic * * * * * * 關於引用分析的研究要比鏈接分析早得多 * * * PageRank的計算--冪迭代求解 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 000000000000000000000x0 x1 x10 x20 …… …… 0.303514376996805 0.166134185303514 0.140575079872204 0.105431309904153 0.178913738019169 0.044728434504792 0.060702875399361 直接法 x = 7個網頁的PageRank值 PageRank結果的評價將 PageRank 的評價按順序排列(PageRank小數點3位四捨五入): 名次 PageRank 文件ID 發出鏈接ID 被鏈接ID 1 0.304 1 2,3,4,5,7 2,3,5,6 2 0.179 5 1,3,4,6 1,4,6,7 3 0.166 2 1 1,3,4 4 0.141 3 1,2 1,4,5 5 0.105 4 2,3,5 1,5 6 0.061 7 5 1 7 0.045 6 1,5 5 頁面之間相互關係及狀態轉移圖 R實戰Rank #構建鄰接矩陣 adjacencyMatrix-function(pages){ n-max(apply(pages,2,max)) A - matrix(0,n,n) for(i in 1:nrow(pages)) A[pages[i,]$dist,pages[i,]$src]-1 A } #變換概率矩陣 probabilityMatrix-function(G){ cs - colSums(G) cs[cs==0] - 1 n - nrow(G) A - matrix(0,nrow(G),ncol(G)) for (i in 1:n) A[i,] - A[i,] + G[i,]/cs A } #遞迴計算矩陣特徵值 eigenMatrix-function(G,iter=100){ iter-10 n-nrow(G) x