Как взвешенные края влияют на PageRank в networkx?

Question

Я играю с networkx (графическая библиотека на python), и я нашел документацию, говорящую, что алгоритм PageRank берет на себя внимание при подсчете очков, но мне было интересно, лучше ли более крупные или более низкие веса лучше?

Answer 1

Вскоре большие входящие грузы лучше подходят для входящих узлов.

PageRank работает с ориентированным взвешенным графиком. Если на странице A есть ссылка на страницу B, то оценка для B увеличивается, то есть чем больше входных данных на странице B (узел), тем выше ее оценка.

Wikipedia article on PageRank для получения более подробной информации.

Редактировать: давайте сделаем эксперимент. Создайте ориентированный граф с тремя узлами и двумя направленными ребрами с равными весами.

import networkx as nx 
D=nx.DiGraph() 
D.add_weighted_edges_from([('A','B',0.5),('A','C',0.5)]) 
print nx.pagerank(D) 

>> {'A': 0.259740259292235, 'C': 0.3701298703538825, 'B': 0.3701298703538825} 

Теперь, увеличить вес ребра (А, С):

D['A']['C']['weight']=1 
print nx.pagerank(D)  

>> {'A': 0.259740259292235, 'C': 0.40692640737443164, 'B': 0.3333333333333333} 

Как видим, узел С получил более высокий балл с увеличением веса входящей кромки.