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PageRank算法的分析和Python实现参考:http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47443877 举例来讲: 假设每个网页都有一个自己的默认PR值,相当于人为添加给它是一种属性,用来标识网页的等级或者重要性,从而依据此标识达到排名目的。假设有ID号是1的一个网页,PR值是10,假如它产生了到ID=3,ID=6,ID=8 ,ID=9这4个网页的链接。那么可以理解为ID=1的网页向ID=3,6,8,9的4个网页各贡献了2.5的PR值。如果想求任意一个网页假设其ID=3的PR值,需要得到所有的其他网页对ID=3这个网页的贡献的总和,再按照函数“所求PR”=“总和”*0.85+0.15得到。经过循环多次上述过程求得的网页PR值,可以作为网页排名的标识。 1:准备数据 理论数据是通过网页爬虫得到了某个特定封闭系统的所有网页的信息,为了测试程序,可以自己模拟生成自己定义特定格式的数据。下面是我用来测试的数据,存储方式如图 (注:对于自定义模拟数据,在PR初始值的选取时,所有的网页是“平等”的,不会说自己写的网页和Google的热门网页...

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