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page_rank {igraph}

R 文档

Page Rank 算法

描述

计算指定顶点的 Google PageRank 值。

用法

page_rank(
  graph,
  algo = c("prpack", "arpack"),
  vids = V(graph),
  directed = TRUE,
  damping = 0.85,
  personalized = NULL,
  weights = NULL,
  options = NULL
)

参数

图	图对象。
algo	字符型标量，用于指定用于执行计算的实现。默认值为 "prpack"，它使用 PRPACK 库（https://github.com/dgleich/prpack）。这是 igraph 版本 0.7 中的一个新实现，建议使用此实现，因为它最稳定，并且对于除小型图之外的所有图来说速度最快。"arpack" 使用 ARPACK 库，这是 igraph 版本 0.5 到版本 0.7 的默认实现。
vids	感兴趣的顶点。
有向	逻辑值，如果为 true，则对于有向图，将考虑有向路径。对于无向图，将忽略此参数。
damping	阻尼因子（原始论文中的“d”）。
personalized	可选向量，用于提供概率分布以计算个性化 PageRank。对于个性化 PageRank，放弃随机游走时跳转到节点的概率不是均匀的，而是由此向量给出。该向量应包含每个顶点的条目，并且将被重新缩放以加总为 1。
weights	数值向量或 NULL。此参数可用于提供边权重，以计算顶点的加权 PageRank。如果此参数为 NULL 并且图具有 weight 边属性，则使用该属性。如果 weights 是数值向量，即使图具有 weights 边属性，也会使用该向量。如果此参数为 NA，则不使用任何边权重（即使图具有 weight 边属性）。此函数将边权重解释为连接强度。在随机冲浪者模型中，具有较大权重的边更有可能被冲浪者选择。
选项	一个命名列表，用于覆盖某些 ARPACK 选项。有关详细信息，请参阅 arpack。如果使用 PRPACK 实现，则忽略此参数。

详细信息

有关 PageRank 算法的解释，请参见以下网页：http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html，或以下参考

Sergey Brin 和 Larry Page：The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. Proceedings of the 7th World-Wide Web Conference, Brisbane, Australia, April 1998.

page_rank 函数可以使用 PRPACK 库或 ARPACK（请参阅 arpack）来执行计算。

请注意，给定顶点的 PageRank 取决于所有其他顶点的 PageRank，因此即使您只想计算某些顶点的 PageRank，也必须计算所有顶点的 PageRank。仅请求某些顶点的 PageRank 不会导致任何性能提升。

值

一个带有以下条目的命名列表

vector	具有 PageRank 分数的数值向量。
value	对应于具有 page rank 分数的特征向量的特征值。它应该始终恰好为 1。
选项	有关底层 ARPACK 计算的一些信息。有关详细信息，请参阅 arpack。如果未使用 ARPACK 实现，则此条目为 NULL。

作者

Tamas Nepusz ntamas@gmail.com 和 Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com

参考

Sergey Brin 和 Larry Page：The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. Proceedings of the 7th World-Wide Web Conference, Brisbane, Australia, April 1998.

参见

其他中心性分数：closeness、betweenness、degree

示例

g <- sample_gnp(20, 5/20, directed=TRUE)
page_rank(g)$vector

g2 <- make_star(10)
page_rank(g2)$vector

# Personalized PageRank
g3 <- make_ring(10)
page_rank(g3)$vector
reset <- seq(vcount(g3))
page_rank(g3, personalized=reset)$vector

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