pagerank js实现
Pagerank算法简介
Pagerank是一种用于衡量网页重要性的算法，基于链接结构分析。核心思想是：被更多高质量网页链接的页面具有更高权重。算法通过迭代计算每个页面的权重值，通常使用阻尼因子（如0.85）模拟随机跳转行为。
JavaScript实现步骤
初始化参数 设置阻尼因子（d）和最大迭代次数，初始化所有页面的PR值为1/N（N为页面总数）。
const d = 0.85; // 阻尼因子
const maxIterations = 100;
const tolerance = 0.0001; // 收敛阈值构建链接关系图 使用对象表示页面间的链接关系，例如：
const links = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['C'],
'C': ['A'],
'D': ['C']
};计算出链数量 预处理每个页面的出链数：
const outLinks = {};
Object.keys(links).forEach(page => {
outLinks[page] = links[page].length;
});迭代计算PR值
function pagerank(links) {
const pages = Object.keys(links);
const N = pages.length;
let pr = {};
pages.forEach(page => pr[page] = 1 / N);
for (let iter = 0; iter < maxIterations; iter++) {
const newPr = {};
let diff = 0;
pages.forEach(page => {
let sum = 0;
// 遍历所有页面，找到指向当前页面的链接
pages.forEach(p => {
if (links[p].includes(page)) {
sum += pr[p] / outLinks[p];
}
});
newPr[page] = (1 - d) / N + d * sum;
diff += Math.abs(newPr[page] - pr[page]);
});
pr = newPr;
if (diff < tolerance) break;
}
return pr;
}完整实现示例
function pagerank(links, d = 0.85, maxIter = 100, tol = 1e-6) {
const pages = Object.keys(links);
const N = pages.length;
const outLinks = {};
// 计算每个页面的出链数
pages.forEach(page => {
outLinks[page] = links[page].length || 1; // 避免除零
});
let pr = {};
pages.forEach(page => pr[page] = 1 / N);
for (let iter = 0; iter < maxIter; iter++) {
const newPr = {};
let diff = 0;
pages.forEach(page => {
let sum = 0;
pages.forEach(p => {
if (links[p]?.includes(page)) {
sum += pr[p] / outLinks[p];
}
});
newPr[page] = (1 - d) / N + d * sum;
diff += Math.abs(newPr[page] - pr[page]);
});
pr = newPr;
if (diff < tol * N) break;
}
return pr;
}
// 使用示例
const graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['C'],
'C': ['A'],
'D': ['C']
};
console.log(pagerank(graph));关键注意事项
- 需要处理悬挂节点（无出链的页面），通常将其视为链接到所有页面
- 实际应用中可能需要稀疏矩阵优化以提高计算效率
- 对于大规模数据集，建议使用Map代替普通对象存储数据
该实现包含基础Pagerank算法的核心逻辑，可通过调整阻尼因子和收敛阈值控制计算精度。实际应用时可能需要根据具体场景优化数据结构或计算过程。
