PageRank基于Spark实现介绍
该算法为谷歌的拉里•佩奇命名。以迭代方式，根据外部文档指向一个文档的链接来更新每个文档的权重。每个文档给它的相邻文档提供r/n的权值，其中r是该文档的rank，n表示它的邻居文档个数。通过公式a/N ...
原文：PageRank在Hadoop和spark下的实现以及对比
关于PageRank的地位，不必多说。 主要思想：对于每个网页，用户都有可能点击网页上的某个链接，例如 A:B,C,D B:A,D C:A D:B,C 由这个我们可以得到网页的转移矩阵 A B C D A B C D Aij表示网页j到网页i的转移概率。假设起始状态每个用户对ABCD四个网站的点击概率相同都是 . ，那么各个网站第一次被访问的概率为 . ， . ， . ， . ，第二次访问考虑到 ...
2015-06-30 21:04 4 4031 推荐指数：
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