PageRank算法

概述

PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。

• 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。
• 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。

适用场景

PageRank算法适用于网页排序、社交网络重点人物发掘等场景。

参数说明

• alpha决定跳转概率系数，也称为阻尼系数，是算法内的计算控制变量。
• convergence为每次迭代各个点相较于上次迭代变化的绝对值累加和上限，当小于这个值时认为计算收敛，算法停止。
• 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。

注意事项

收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。

示例

需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。

输入参数alpha=0.85，coverage=0.00001，max_iterations=1000，directed=true，计算结果中的top节点组成的子图会展示在绘图区，节点大小根据PageRank值的大小来区别，JSON结果会展示在查询结果区。