正文

揭秘Pagerank：揭秘大数据背后的神秘MR计算

/0 浏览量
0510

1. PageRank算法简介

PageRank算法是由Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1998年发明的一种用于网页排序的算法。该算法通过分析网页之间的链接关系，计算每个网页的重要性和排名。PageRank算法已成为搜索引擎优化（SEO）领域的重要工具，对互联网信息的组织和传播产生了深远影响。

2. PageRank算法原理

PageRank算法的核心思想是：一个网页的重要度是由其他网页对它的引用数量和质量决定的。如果一个网页被其他网页引用得多，那么它的重要度就越高。同时，如果一个网页的引用来源也很重要，那么它对被引用网页的贡献也会更大。

2.1 简单PageRank算法

  1. 抽象Web为有向图：将每个网页抽象成一个节点，如果一个页面A有链接直接链向B，则存在一条有向边从A到B。整个Web被抽象为一张有向图。

  2. 构建转移矩阵：设初始时每个页面的rank值为1/N，其中N为网页总数。组织一个N维矩阵，其中第i行j列的值表示用户从页面j转到页面i的概率。

  3. 迭代计算：在每一次迭代中，给定页面的PR值（PageRank值）会被平均分配到此页面所链接到的页面上。

2.2 完整PageRank算法

  1. 计算PageRank得分：PageRank (A) = (1-d) * (PageRank (T1)/C(T1) + PageRank (T2)/C(T2) + … + PageRank (Tn)/C(Tn))，其中D为阻尼因子，一般设为0.85。

  2. 迭代递归计算：Google不断地重复计算每个页面的PageRank。经过不断的重复计算，这些页面的PR值会趋向于稳定，也就是收敛的状态。

  3. 修正PageRank：由于存在一些出链为0的网页，也称为孤立网页，使得很多网页能被访问到。因此需要对PageRank公式进行修正，即在简单公式的基础上增加一个修正系数。

3. PageRank算法实现

3.1 R语言实现

library(igraph)
g <- random.graph.game(n=10, p.or.m=1/4, directed=TRUE)
plot(g)
pr <- page.rank(g)
df <- data.frame(Object=1:10, PageRank=pr)
arrange(df, desc(PageRank))

3.2 Spark实现

val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "path/to/edges.txt")
val pagerank = PageRank.run(graph, 10, 0.001)

3.3 GraphChi实现

import graphchi
g = graphchi.Graph("path/to/edges.txt")
pr = g.pagerank()

4. 总结

PageRank算法作为大数据领域的重要算法，在搜索引擎优化、推荐系统、社交网络分析等领域有着广泛的应用。通过本文的介绍，读者可以了解到PageRank算法的基本原理、实现方法以及在各个领域的应用。

-- 展开阅读全文 --