計算PageRank的示例分析

本篇文章為大家展示了計算PageRank的示例分析,內(nèi)容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

在成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設計中從網(wǎng)站色彩、結(jié)構(gòu)布局、欄目設置、關(guān)鍵詞群組等細微處著手,突出企業(yè)的產(chǎn)品/服務/品牌,幫助企業(yè)鎖定精準用戶,提高在線咨詢和轉(zhuǎn)化,使成都網(wǎng)站營銷成為有效果、有回報的無錫營銷推廣。成都創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)成都網(wǎng)站建設10多年了,客戶滿意度97.8%,歡迎成都創(chuàng)新互聯(lián)客戶聯(lián)系。

Page Rank就是MapReduce的來源,下文是一個簡單的計算PageRank的示例。

import java.text.DecimalFormat;

/**
 * Created by jinsong.sun on 2014/7/15.
 */
public class PageRankCaculator {

    public static void main(String[] args) {
        double[][] g = calcG(genS(), 0.85);
        double[] q = genQ();

        int i = 0;
        while (i++ < 100000) {
            q = calcQ(g, q);
            printQString(q);
        }
    }

    public static double[][] genS() {
        double[] linkA = {0.00, 0.50, 0.50, 0.00, 0.50};
        double[] linkB = {0.25, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00};
        double[] linkC = {0.25, 0.00, 0.00, 1.00, 0.50};
        double[] linkD = {0.25, 0.50, 0.50, 0.00, 0.00};
        double[] linkE = {0.25, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00};

        return new double[][]{linkA, linkB, linkC, linkD, linkE};
    }

    public static double[] genQ() {
        return new double[] {1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00};
    }

    /**
     * 計算G矩陣。公式:G = α*S + (1-α)*(1/n)*U
     *
     * @param s     原始矩陣
     * @param alpha 權(quán)重
     * @return  G矩陣
     */
    public static double[][] calcG(double[][] s, double alpha) {
        int size = 5;
        //all one matrix
        double[][] u = {{1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00}, {1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00}
                        , {1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00}, {1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00}
                        , {1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00}};
        //計算a*S
        double[][] m1 = new double[size][size];
        for (int i = 0; i < s.length; i++) {
            for (int j = 0; j < s[i].length; j++) {
                m1[i][j] = s[i][j] * alpha;
            }
        }

        //(1-α)*(1/n)*U
        double[][] m2 = new double[size][size];
        for (int i = 0; i < u.length; i++) {
            for (int j = 0; j < u[i].length; j++) {
                DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.0000");
                m2[i][j] = Double.parseDouble(df.format((1.0 - alpha) * (1.0 / size) * u[i][j]));
            }
        }

        //G = α*S + (1-α)*(1/n)*U
        double[][] m3 = new double[size][size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            for (int j = 0; j < size; j++) {
                m3[i][j] = m1[i][j] + m2[i][j];
                DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.0000");
                m3[i][j] = Double.parseDouble(df.format(m3[i][j]));
            }
        }

        return m3;
    }

    /**
     * 計算特征向量。公式:q_next = G * q_curr
     *
     * @param g     G矩陣
     * @param q     特征向量
     * @return
     */
    public static double[] calcQ(double[][] g, double[] q) {
        double[] qNext = new double[g.length];
        for (int i = 0; i < g.length; i++) {
            for (int j = 0; j < g[i].length; j++) {
                qNext[i] += g[i][j] * q[j];
            }
        }
        return qNext;
    }

    public static void printQString(double[] m) {
        String s = "{ {:p00}, {:p10}, {:p20}, {:p30}, {:p40} }";
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            s = s.replace(":p" + i + "0", String.valueOf(m[i]));
        }
        System.out.println(s);
    }
}

上述內(nèi)容就是計算PageRank的示例分析,你們學到知識或技能了嗎?如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

分享題目:計算PageRank的示例分析
URL網(wǎng)址:http://www.muchs.cn/article34/gdgdse.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供商城網(wǎng)站、電子商務品牌網(wǎng)站設計、用戶體驗網(wǎng)頁設計公司、關(guān)鍵詞優(yōu)化

廣告

聲明:本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主,如果涉及侵權(quán)請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如需處理請聯(lián)系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載,或轉(zhuǎn)載時需注明來源: 創(chuàng)新互聯(lián)

搜索引擎優(yōu)化