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          武漢SEO瀏覽器中搜索引擎算法公式,PR算法安裝步驟及計算

          作者: 來源:網絡營銷 2019-08-10 10:37

          能看到這篇文章的讀者應該都使用過瀏覽器,但是你們有誰思考過瀏覽器中搜索引擎的運作模式?

          說個我年輕時有意思的idea

          每個用戶輸入搜索單詞,百度就會記錄下數據放進一個字典作為key值。然后給你展示一些相關網頁,當你選擇其中一個,這個選擇會被記錄為value值存入字典,相同類型越多,這個組合的位置上升地越高。

          這么做現在想想也是可行,就是效率會特別低下。而且它有一個不足之處:它把多維關系進行了降維處理。

          比如下圖

          value

          A和B可以使一個key:value的關系,可是有時候B也可以是key值,這里就設計到一個權重問題。每一個網頁都需要有一個權重值用來評估它的可靠性。

          1998年之前的搜索引擎是通過時間順序基于檢索詞進行檢索。往往搜索結果網頁質量不高,很多網頁也會故意增加檢索詞頻率,相當于現在的蹭熱度。

          比如你檢索北京市某某中學,它會在下面弄一個友情鏈接:北京市教育局,公安局……這么做就是為了別人在搜索教育局和公安局的時候給自己增加權重。

          為此谷歌的拉里佩奇提出了PageRank算法用來解決這一問題。PR直接翻譯就是網頁權重,指的是一個網頁影響力等于所有入鏈集合的頁面加權影響力之和。

          具體公式如下

          pr

          首先需要了解兩個概念

          出鏈:鏈接出去的鏈接

          入鏈:鏈接進來的鏈接

          PR算法還有兩個問題

          等級泄露:如果一個網頁沒有出鏈,就像黑洞一樣吸收了其他網頁的影響力,導致其他網頁PR為0

          等級沉沒:如果一個網頁只有出鏈,沒有入鏈,迭代下來也會導致該網頁PR為0(不存在分母v)

          為此拉里佩奇一拍腦門,想出了一個阻尼因子d用來收斂PR算法模型。

          具體公式如下

          pr

          理論太枯燥,我們用實際案例來解釋。

          安裝模塊

          安裝模塊

          左下角install package。

          導入模塊

          導入模塊

          創建有向關系

          創建有向關系

          就是上面那個圖片關系。

          這里你會發現這是一個列表,其中里面的有向關系是以元組的形式存在的。

          創建有向圖

          創建有向圖

          查看數據類型

          networkx.classes.digraph.DiGraph

          添加節點

          添加節點

          查看個數/節點

          查看個數/節點

          run

          run

          求PR值

          求PR值

          run

          run

          基礎的說完了,接下來實踐一個項目,說實話網上數據很多,但是有向的數據真不多。為了給讀者一個福利,我好費勁才弄了一份。嘿嘿嘿……

          導入模塊
          導入模塊

          1和2就不介紹了

          3是有向網絡模型

          4是防錯字典模塊

          讀取數據
          讀取數據

          run
          run

          AB列是人名,我用了加密技術轉化為了字符串,C列是兩個人交易的金額。

          把數據放入列表
          把數據放入列表

          PR算法中的有向關系是用元組的形式存儲的,C列數據用于繪制網絡中的邊長度。

          運行結果
          運行結果

          list1賦值給變量
          list1賦值給變量

          為啥要另外賦值一次?

          沒啥原因:處女座!

          創建有向圖
          創建有向圖

          防錯字典
          防錯字典

          填充數據和邊長
          填充數據和邊長

          第一步:填充graph

          第二步:填充edges_weights_temp

          第二步看著有點復雜,理解了就簡單了:假設一個元組不在edges_weights_temp中,則以該【元組】為key,C列為值,如果存在,則累加C列的值。

          加個判斷看一下效果
          加個判斷看一下效果

          run
          run

          再把字典轉化為列表

          設置路徑和權重
          設置路徑和權重

          計算PR值
          計算PR值

          run
          run

          這就是每個人在這份數據中的交易權重。

          設置節點屬性
          設置節點屬性

          定義畫圖函數
          定義畫圖函數

          1.判斷語句為各種圖形的類別

          2.使用PR值設置節點大小

          3.設置網絡邊長度

          4.繪制圖形的節點、邊、標簽

          5.展示圖片

          運行結果

          運行結果

          我們發現f362這個人與其他人都有著密切的交易關系,這是一只大佬啊。

          打開數據驗證一下,正向交易
          數據驗證

          驗證fb2a
          驗證fb2a

          如果我們覺得圖片中點太多,只要發現其中隱藏的大佬,我們可以用PR值剪枝。

          設置闕值
          設置闕值

          復制網絡圖
          復制網絡圖

          剪掉低于闕值的節點
          剪掉低于闕值的節點

          n和p_rank
          n和p_rank

          畫圖
          畫圖

          運行結果

          pr

          重要角色都被選了出來,是不是很好玩?今天的內容有點多,好好消化一下。


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