PageRank基於Spark實現介紹
該算法為谷歌的拉里•佩奇命名。以迭代方式，根據外部文檔指向一個文檔的鏈接來更新每個文檔的權重。每個文檔給它的相鄰文檔提供r/n的權值，其中r是該文檔的rank，n表示它的鄰居文檔個數。通過公式a/N ...
原文：PageRank在Hadoop和spark下的實現以及對比
關於PageRank的地位，不必多說。 主要思想：對於每個網頁，用戶都有可能點擊網頁上的某個鏈接，例如 A:B,C,D B:A,D C:A D:B,C 由這個我們可以得到網頁的轉移矩陣 A B C D A B C D Aij表示網頁j到網頁i的轉移概率。假設起始狀態每個用戶對ABCD四個網站的點擊概率相同都是 . ，那么各個網站第一次被訪問的概率為 . ， . ， . ， . ，第二次訪問考慮到 ...
2015-06-30 21:04 4 4031 推薦指數：
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