基于转移概率的PageRank算法研究

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PageRank算法是Google搜索引擎开发的用于评价网页重要性的一种网页级别排序算法。它用有向图描述网页及其超链接,把用户浏览行为看成为一个Markov随机冲浪模型,并定义极限状态下各网页被访问的概率分布为PageRank值,此PageRank值给出了网页重要性的排序。本文首先介绍了经典的PageRank算法,然后对另一种基于转移概率矩阵的PageRank算法进行了介绍、分析和改进。最后基于对前面两种PageRank算法的比较分析,提出了一种新的基于转移概率矩阵的网页级别算法,即根据网页的原PageRank值与自身出链的数目的比值在链入到该网页的所有网页的PageRank值与自身出链的数目的比值总和所占比例定义转移概率。实验分析表明,以此模型得出的网页排序更具合理性。
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