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神經網絡07-PageRank算法

本節我們將討論PageRank算法,這其實是壹個老生常談的概念或算法。這裏我們回顧壹下這個經典算法。這是壹種利用web Graph中的鏈接結構對網頁進行重要性排序的方法,也是Google推廣的Web搜索常用算法。在討論PageRank之前,我們先把Web概念化為壹個圖,然後嘗試用圖論語言來研究它的結構。

我們可以把萬維網看成壹個節點,網頁之間的超鏈接看成壹個由邊組成的圖。同時,我們可以假設:

以上述方式將萬維網概念化為圖之後,讓我們來看看流行的搜索引擎是如何使用它的。例如,谷歌使用爬蟲來索引網頁。這些爬蟲首先通過橫向遍歷訪問鏈接來瀏覽網頁。還有很多其他可以這樣遍歷的圖的例子,比如:科研論文之間的引用圖,我們在寫論文的時候參考;百科全書中的參考文獻。

2000年,AltaVista的創始人進行了壹項實驗【網絡中的圖形結構——科學直達】。

]來探索網絡的形態。論文拋出壹個問題:給定壹個節點,這個節點可以到達哪些節點;還有哪些節點可以訪問該節點?

這將產生兩種類型的節點:

運行壹個簡單的BFS就可以遍歷上述兩組。比如下圖。

有兩種類型的有向圖:

任何有向圖都可以表示為這兩種類型的組合,可以通過以下兩步實現:

* *從有向圖獲得強連通圖* *

將SCC合並到超級節點中,並創建壹個新的圖G '

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