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PageRank网页排名

操作系统:
1
  • Windows
  • Linux
版本:
  • 单机版
  • 网络版
  • 分布式云平台
系统位数:
  • 32位
  • 64位
购买年限:
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  • 10年
  • 永久

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马克威PageRank网页排名

马克威操作说明

(1)以数据文件“马克威通用数据1.mkw”为例,演示网页重要性排名(PageRank)算法的操作。首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“机器学习”→“PageRank”,接着选择数据源,然后设置算法的参数,最后点击运行按钮。

其中各类参数的含义为:

待选变量表:用于选入需要分析的变量,如果选入两个以上的变量,系统依次对每个变量给出其分析结果。

网页:该选项用于输入要分析的网页字段。

链接网页:该选项用于输入与网页链接的网页字段。

计算方法:提供两种计算方法

PageRank方法

Hits方法

选择“支付方式”和“快递方式”。具体的参数设置界面如下所示:

(2)输出结果

(3)结果说明

示例数据对链接网页进行网页重要性分析,并给出每个网页的Pagerank,给出等级最高的网页。

数据要求

输入数据类型:字符型数据

算法用途

PageRank算法最广为人知的作用是用于网页排名。但不仅仅只有这个用途,经过多年发展,它也可以应用于神经科学、交通网络等领域中;如用来评估不同大脑区域之间的联结和重要性,以及随着年龄的变化结果会如何改变;也用来预测城市交通流量和人员动向,这有助于提前预测现代交通可能出现的拥堵情况。

算法原理

PageRank算法用于衡量特定网页相对于搜索引擎中的其它页面的重要程度,从而使得“等级/重要性”的网页会相对排在前面。需要注意的是PageRank重要性级别并不是线性增长的,而是类似于指数的关系。

PageRank算法基本思想:是让链接来“投票”,即网页的重要性由网页间的链接关系所决定的,算法是依靠网页间的链接结构来评价每个页面的等级和主要性,一个网页的PR值涉及到指向它的链接网页数,还涉及指向它的网页的其网页本身重要性。PageRank的计算时基于两个基本假设的,一个是数量假设,即如果一个页面接收到的其它网页的链接数量越多,该网页越重要;另一个是质量假设,即质量高的页面通过链接传递更高的权重。

在初始阶段,通过网页链接关系构建有向图,每个页面设置相同的PR值,通过PageRank的计算公式每次迭代更新当前页面的PR值,通过若干轮递归计算,会得到每个页面的最终的PR值。PageRank算法公式为:

其中页面的PageRank值,是所有页面的数量,是不同的页面,链出页面的数量,是阻尼系数(任意时刻用户到达某页面后并继续向后浏览的概率),的取值范围为0到1。

结果与解释

输出结果:

给出各个网页的重要性排名数据

订购用户 订购时间 年限 运行环境 版本
1801****427 2019-02-18 19:07:33 1年 Windows 单机版
1864****834 2018-09-25 15:47:28 1年 Windows 单机版
1811****398 2018-07-23 13:08:21 1年 Windows 单机版
1580****630 2018-07-17 10:05:56 1年 Windows 单机版
1825****378 2018-06-29 11:09:33 1年 Windows 单机版
1598****800 2018-06-23 05:16:02 1年 Windows 单机版
1780****060 2018-04-09 17:23:30 1年 Windows 单机版
1801****513 2018-04-07 13:53:02 1年 Windows 单机版
1362****882 2018-01-26 14:25:12 1年 Windows 单机版
1398****856 2018-01-05 22:35:31 1年 Windows 单机版
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