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pagerank算法(1.0.0)

pagerank算法(1.0.0)

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更新时间:2021/02/09 GMT+08:00
表1 parameters参数说明

参数

是否必选

说明

类型

取值范围

默认值

alpha

权重系数

(又称阻尼系数)。

Double

0~1,不包括0和1。

0.85

convergence

收敛精度。

Double

0~1,不包括0和1。

0.00001

max_iterations

最大迭代次数。

Integer

1~2000。

1000

directed

是否考虑边的方向。

Boolean

true或false。

true

  • 迭代次数(iterations)和收敛精度(convergence)
    1. 算法终止的条件:要么达到设置的最大迭代次数,要么满足收敛精度,满足其一即可。
    2. 一般来说,收敛精度设置得越小,迭代次数设置得越大,算法的效果越好。
    3. 在固定收敛精度的情况下,要想算法优先满足收敛精度,迭代次数设置得尽量大。
    4. 迭代次数越大,算法运行时间越长。在固定迭代次数(即固定运行时间)的情况下,要想算法运行到设置的迭代次数,收敛精度设置得尽量小。
表2 response_data参数说明

参数

类型

说明

pagerank

List

各节点的pagerank值,格式:

[{vertexId:rankValue},...],

其中,

vertexId:string类型

rankValue:double类型

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