100种算法【Python版】第35篇——PageRank算法

1 算法说明

PageRank算法是由拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1996年提出的一种用于网页排名的算法，最初用于谷歌搜索引擎。它通过分析网页之间的链接结构来评估网页的重要性，从而改善搜索结果的相关性与质量。

1.2 算法核心

PageRank的核心思想是：一个网页的重要性不仅取决于它自身的质量，还取决于指向它的其他网页的质量。具体来说：

• 链接作为投票：每个指向某个网页的链接都可以视为对该网页的投票。网页的权重（PageRank值）是由其他网页投票的结果决定的。
• 链接的质量：来自权重较高的网页的链接，对目标网页的PageRank值的贡献更大。
• 随机游走模型：PageRank可以看作是一个随机游走过程，假设一个用户在网页之间随机点击链接。用户在浏览网页时，有一定概率（通常设为0.15）会跳转到任意网页，而不是继续沿着链接浏览（称为“跳转概率”）。

1.2 算法步骤

（1）初始化：将每个网页的