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更新时间：2022-08-08 GMT+08:00
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pagerank算法

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

否

权重系数

(又称阻尼系数)。

Double

0~1，不包括0和1。

0.85

convergence

否

收敛精度。

Double

0~1，不包括0和1。

0.00001

max_iterations

否

最大迭代次数。

Integer

1~2000。

1000

directed

否

是否考虑边的方向。

Boolean

true或false。

true

迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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
父主题： 算法API参数参考