楼主: ewfwedwd
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[其他] PageRank中心度指标计算方法 [推广有奖]

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ewfwedwd 发表于 2025-5-9 15:39:06 |AI写论文

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PageRank中心度指标是一种用于衡量网络中节点重要性的算法,最初由谷歌的创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)在1998年提出,用于谷歌搜索引擎的网页排名。PageRank算法的基本思想是:一个网页的重要性由指向它的其他网页的数量和质量决定。下面是一个简化的PageRank中心度指标的计算方法:

1. 初始化:给网络中的每个节点分配一个初始的PageRank值,通常设为1/N,其中N是网络中节点的总数。

2. 迭代计算:对于每个节点i,其PageRank值PR(i)在每次迭代中根据以下公式更新:
  


1746776087975.jpg

3. 收敛判断:重复迭代计算,直到所有节点的PageRank值收敛,即变化小于某个预设的阈值。

4. 归一化:最后,将所有节点的PageRank值归一化,使得它们的总和为1。

这个算法可以用于任何有向网络,不仅仅是网页链接网络。在社交网络、交通网络、生物网络等领域都有应用。PageRank算法的变体和扩展也被广泛研究和使用。
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关键词:指标计算 page 计算方法 Rank GER

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