李宏毅线性代数笔记 10: PageRank
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李宏毅线性代数笔记 10: PageRank
小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
1,pagerank介紹
不依靠網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容,依靠網(wǎng)路的結(jié)構(gòu)
2 pagerank舉例
舉個(gè)例子:
?
每一個(gè)狀態(tài)的變化都是來(lái)自于它的入邊
經(jīng)過(guò)很多次不同狀態(tài)信息的傳送,最終會(huì)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)
解得答案為:
3 1維和大于1維特征空間對(duì)應(yīng)的PageRank
?特征空間也分1維和大于1維
一維空間(ranking唯一)
多維空間(ranking不唯一)
4 實(shí)際的PageRank?
?A是上面那個(gè)例子里面的矩陣,hiperlink互相指的那個(gè)關(guān)聯(lián)矩陣
m是一個(gè)人為給定的常數(shù)
S的尺寸和A一致,一個(gè)n*n的矩陣,每個(gè)元素的值都是1/n
這個(gè)是什么意思呢?就是我一個(gè)人,我可以按照hiperlink的關(guān)聯(lián)前往下一個(gè)網(wǎng)站,我也可以隨機(jī)跳轉(zhuǎn)到任何一個(gè)網(wǎng)站(前者就是第一個(gè)式子,后者就是第二個(gè)式子)
此時(shí)特征值為1對(duì)應(yīng)的特征向量維度為1
那么怎么找此時(shí)對(duì)應(yīng)的特征向量呢?(不斷迭代,他會(huì)很快收斂)
?
?
總結(jié)
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