Google的PageRank算法

所用方法

其中
H为超链矩阵，第i 行第j 列的元素（代表了第j个网页分给第i个网页的重要性，
A为悬挂点矩阵H中所有元都为0的列替换为所有元均为1/n的列，
α=0.85，
J为所有元均为1的n×n 矩阵，
向量I初始矩阵为n个1/n的垂直一维矩阵，后通过不断迭代，确立准确的ik

import numpy as np
c=np.array([[0,0,0,0,0,0],[1/3,0,0,0,0,1/2],[1/3,1/3,0,1/2,0,0],[1/3,1/3,1,0,0,1/2],[0,0,0,0,0,0],[0,1/3,0,1/2,1,0]], dtype=float)a=0.85
j=np.ones((6,6))
n=6
g=a*c+(1-a)/n*j
i=np.ones((6,1))
i=i*(1/6)j=1
while (j<100):j=j+1i=g.dot(i)
print(i)

最终结果：

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