PageRankCentrality

PageRankCentrality[g,α]

权重为 α，给出图 g 中的顶点的网页排名（page-rank）中心度列表.

PageRankCentrality[g,α,β]

权重为 α，初始中心度为 β，给出网页排名中心度列表.

PageRankCentrality[{vw,…},…]

用规则 vw 指定图 g.

更多信息和选项

  • 网页排名中心度表示在网络图上，一个人随机地点击链接连到任一特定页面的可能性.
  • PageRankCentrality 给出满足 c=alpha TemplateBox[{a}, Transpose].d.c+beta 的中心度列表，其中 是 g 的邻近矩阵，而 是含有 的对角矩阵，其中 是第 个顶点的出度. »
  • 如果 β 是一个标量，它表示 {β,β,…}.
  • PageRankCentrality[g,α] 等价于 PageRankCentrality[g,α,1/VertexCount[g]].
  • 网页排名中心度被标准化处理.
  • 选项 WorkingPrecision->p 在内部计算中用于控制精度.
  • PageRankCentrality 可用于无向图、有向图、多图和混合图.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

计算网页排名中心度：

突出显示：

求一个人随机点击超链接会到达特定页面的概率：

对网页排序，最常见的页面排在最前面：

范围  (7)

PageRankCentrality 可用于无向图：

有向图：

多图：

混合图：

用规则指定图：

非默认初始中心度：

PageRankCentrality 可用于大规模图：

选项  (3)

WorkingPrecision  (3)

默认情况下，PageRankCentrality 使用机器精度计算求出中心度：

指定更高的工作精度：

无限工作精度对应于精确计算：

应用  (6)

基于一个人随机点击超链接将到达特定页面的似然值，对网页排序：

为 CycleGraph 突出显示网页排名中心度：

GridGraph:

CompleteKaryTree:

PathGraph:

公司网络的网页通过超链接相连. 求在多次点击后，最可能到达的页面，阻尼因子为 0.85：

下面的道路网络中，每个节点表示一条道路，两个道路如果交叉就相连. 预测总是有交通流的道路：

查找哪种物种的灭绝会导致在食品链的生态系统崩溃：

淋病奈瑟菌的代谢蜂窝网络. 求在系统中发挥边缘作用的蛋白质：

这些蛋白质有最低的入度：

属性和关系  (3)

中心度向量是线性系统 c=alpha TemplateBox[{a}, Transpose].d.c+beta 的标准化解：

求解线性系统：

网页排名中心度被标准化处理：

使用 VertexIndex 获取特定顶点的中心度：

Wolfram Research (2010)，PageRankCentrality，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PageRankCentrality.html （更新于 2024 年）.

文本

Wolfram Research (2010)，PageRankCentrality，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PageRankCentrality.html （更新于 2024 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2010. "PageRankCentrality." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/PageRankCentrality.html.

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Wolfram 语言. (2010). PageRankCentrality. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/PageRankCentrality.html 年

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