前言 之前写过稀疏图的实现方法,这次写用矩阵存储数据的算法实现,只要会矩阵相乘的话,实现这个就很简单了.如果有不懂的可以先看一下下面两篇随笔. MapReduce实现PageRank算法(稀疏图法) Python+MapReduce实现矩阵相乘 算法实现 我们需要输入两个矩阵A和B,我一开始想的是两个矩阵分别存在两个文件里然后分别读取,但是我发现好像不行,无法区分打上A.B的标签. 所以我一开始就把A.B矩阵合起来存在一个文件里,一次读取. map.py #!/usr/bin/env pytho…

经过一段时间的学习,对于Hadoop有了一些了解,于是决定用MapReduce实现PageRank算法,以下简称PR 先简单介绍一下PR算法(摘自百度百科:https://baike.baidu.com/item/google%20pagerank/2465380?fr=aladdin&fromid=111004&fromtitle=pagerank): PageRank让链接来"投票" 一个页面的"得票数"由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页…

前言 本文用Python编写代码,并通过hadoop streaming框架运行. 算法思想 下图是一个网络: 考虑转移矩阵是一个很多的稀疏矩阵,我们可以用稀疏矩阵的形式表示,我们把web图中的每一个网页及其链出的网页作为一行,即用如下方式表示: 1 A B C D 2 B A D 3 C C 4 D B C Map阶段 在Map阶段,Map操作的每一行,对所有出链发射当前网页概率值的1/k,k是当前网页的出链数,比如对第一行输出<B,1/3*1/4>,<C,1/3*1/4>,&l…

PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝.以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理. 一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的…

一.模型介绍 pagerank算法主要是根据网页中被链接数用来给网页进行重要性排名. 1.1模型解释 模型核心: a. 如果多个网页指向某个网页A,则网页A的排名较高. b. 如果排名高A的网页指向某个网页B,则网页B的排名也较高,即网页B的排名受指向其的网页的排名的影响. 名词解释: (1)出链如果在网页A中附加了网页B的超链接B-Link,用户浏览网页A时可以点击B-Link然后进入网页B.上面这种A附有B-Link这种情况表示A出链B.可知,网页A也可以出链C,如果A中也附件了网页C的超链…

pageRank算法是Google对网页重要性的打分算法. 一个用户浏览一个网页时,有85%的可能性点击网页中的超链接,有15%的可能性转向任意的网页.pageRank算法就是模拟这种行为. Rv:定点V的pageRank Lv:定点V的出度(出边的条数) B(u):定点u的入邻居集合 d:点击超链接的概率 N:总定点个数 当N非常大时,数据的精度可能不够,所以公式进行变换,两边同时扩大N倍. 最后公式变为 Rv:定点V的pageRank*N Lv:定点V的出度(出边的条数) B(u):定点u的…

//稀疏图 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; , INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist);//先初始化为正无穷 ;//权重 ; i < n; i ++ ) {…

1. PageRank的由来和发展历史 0x1:源自搜索引擎的需求 Google早已成为全球最成功的互联网搜索引擎,在Google出现之前,曾出现过许多通用或专业领域搜索引擎.Google最终能击败所有竞争对手,很大程度上是因为它解决了困扰前辈们的最大难题:对搜索结果按重要性排序.而解决这个问题的算法就是PageRank.毫不夸张的说,是PageRank算法成就了Google今天的地位. 1. 搜索引擎的核心框架 从本质上说,搜索引擎是一个资料检索系统,搜索引擎拥有一个资料库(具体到这里就是互联…

本文将介绍PageRank算法的相关内容,具体如下: 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.PR值计算方法 4.1 幂迭代法 4.2 特征值法 4.3 代数法 5.算法实现 5.1 基于迭代法的简单实现 5.2 MapReduce实现 6.PageRank算法的缺点 7.写在最后 参考资料 1. 算法来源 这个要从搜索引擎的发展讲起.最早的搜索引擎采用的是 分类目录[^ref_1] 的方法,即通过人工进行网页分类并整理出高质量的网站.那时 Yahoo 和国内的 hao123 就是使用的这…

翻译自:http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting.如下图所示. 基本MapReduce模式 计数与求和 问题陈述: 有许…