1. 寫在前面

如果想從事數(shù)據(jù)挖掘或者機器學習的工作，掌握常用的機器學習算法是非常有必要的，常見的機器學習算法：

• 監(jiān)督學習算法：邏輯回歸，線性回歸，決策樹，樸素貝葉斯，K近鄰，支持向量機，集成算法Adaboost等

• 無監(jiān)督算法：聚類，降維，關聯(lián)規(guī)則, PageRank等

已發(fā)布：

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之K近鄰算法

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之決策樹

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之樸素貝葉斯

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之支持向量機（SVM）

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之AdaBoost算法

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之K-Means聚類算法

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之PCA降維

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之EM聚類

【白話機器學習】算法理論+實戰(zhàn)之關聯(lián)規(guī)則

為了詳細的理解這些原理，曾經看過西瓜書，統(tǒng)計學習方法，機器學習實戰(zhàn)等書，也聽過一些機器學習的課程，但總感覺話語里比較深奧，讀起來沒有耐心，并且理論到處有，而實戰(zhàn)最重要， 所以在這里想用最淺顯易懂的語言寫一個白話機器學習算法理論+實戰(zhàn)系列。

個人認為，理解算法背后的idea和使用，要比看懂它的數(shù)學推導更加重要。idea會讓你有一個直觀的感受，從而明白算法的合理性，數(shù)學推導只是將這種合理性用更加嚴謹?shù)恼Z言表達出來而已，打個比方，一個梨很甜，用數(shù)學的語言可以表述為糖分含量90%，但只有親自咬一口，你才能真正感覺到這個梨有多甜，也才能真正理解數(shù)學上的90%的糖分究竟是怎么樣的。如果算法是個梨，本文的首要目的就是先帶領大家咬一口。另外還有下面幾個目的：

• 檢驗自己對算法的理解程度，對算法理論做一個小總結

• 能開心的學習這些算法的核心思想， 找到學習這些算法的興趣，為深入的學習這些算法打一個基礎。

• 每一節(jié)課的理論都會放一個實戰(zhàn)案例，能夠真正的做到學以致用，既可以鍛煉編程能力，又可以加深算法理論的把握程度。

• 也想把之前所有的筆記和參考放在一塊，方便以后查看時的方便。

學習算法的過程，獲得的不應該只有算法理論，還應該有樂趣和解決實際問題的能力！

今天是白話機器學習算法理論+實戰(zhàn)的第三篇，PageRank算法，通過今天的學習，快速Get到PageRank的原理，并最后運用PageRank算法實現(xiàn)一個項目：分析希拉里郵件里面的人物關系，在這能看到誰和希拉里交往最為活躍。

大綱如下：

• PageRank的簡化模型和計算原理

• PageRank的隨機瀏覽模型（解決等級沉沒和等級泄露）

• PageRank給我們帶來的啟發(fā)很重要 （人脈杠桿）

• PageRank實戰(zhàn) （分析希拉里郵件里面的人物關系，看看誰和希拉里交往最活躍）

Ok, let's go !

2. PageRank？還是從日常生活談起吧

提到PageRank，好多人可能一上來一臉懵逼，不知道這是個什么東西，但是提到一個詞？想必大家一定不陌生，那就是從眾心理。大家一般都有從眾心理，不信的話可以看看下面的場景：

★

比如，當你某一家飯店，或者理發(fā)店，或者小吃店里面的顧客非常多，每天爆滿的時候，心理一定會想，這家店想必不錯，要不然不可能這么多人，我也進去試試。?或者，在淘寶上買某個商品的時候，肯定是喜歡挑人多的店鋪，好評量高的店鋪買的放心等等吧。?所以當我們在生活中遇到艱難選擇的時候，往往喜歡看看別人是怎么做的，一般都會選大部分人的選擇。這其實就是一種從眾。

”

這些店鋪也好，選擇也罷，其實都是通過很多人的投票進而提高了自己的影響力，再比如說，微博上如何去衡量一個人的影響力呢？?我們習慣看他的粉絲，如果他的粉絲多，并且里面都是一些大V，明星的話，很可能這個人的影響力會比較強。?再比如說，職場上如何衡量一個人的影響力呢？我們習慣看與他交往的人物， 如果和他交往的都是像馬云，王健林，馬化騰這樣的人物，那么這個人的影響力估計也小不了。再比如說，如何判斷一篇論文好？我們習慣看他的引用次數(shù)，或者影響因子，高的論文就比較好等等。

但是你只知道嗎？其實我們的這種方式就在用PageRank算法的思想了，只不過我們沒有發(fā)覺罷了，所謂的算法來源于生活，并服務于生活就是這個道理。

好了，通過上面的案例，相信已經對PageRank這個詞有點感覺了吧。那么趁熱打鐵，說說它的來源吧。

3. PageRank是怎么來的？

想必大家上網(wǎng)的時候，都用過搜索引擎，現(xiàn)在已經非常好用了，基本上輸入關鍵詞，都能找到匹配的內容，質量還不錯。但在 1998 年之前，搜索引擎的體驗并不好。早期的搜索引擎，會遇到下面的兩類問題：

返回結果質量不高：搜索結果不考慮網(wǎng)頁的質量，而是通過時間順序進行檢索；

容易被人鉆空子：搜索引擎是基于檢索詞進行檢索的，頁面中檢索詞出現(xiàn)的頻次越高，匹配度越高，這樣就會出現(xiàn)網(wǎng)頁作弊的情況。有些網(wǎng)頁為了增加搜索引擎的排名，故意增加某個檢索詞的頻率。

基于這些缺陷，當時 Google 的創(chuàng)始人拉里·佩奇提出了 PageRank 算法，目的就是要找到優(yōu)質的網(wǎng)頁，這樣 Google 的排序結果不僅能找到用戶想要的內容，而且還會從眾多網(wǎng)頁中篩選出權重高的呈現(xiàn)給用戶。其靈感就是論文影響力因子的啟發(fā)。

4. PageRank的簡化模型

假設一共有 4 個網(wǎng)頁 A、B、C、D。它們之間的鏈接信息如圖所示：首先先知道兩個概念：

★

出鏈指的是鏈接出去的鏈接。入鏈指的是鏈接進來的鏈接。比如圖中 A 有 2 個入鏈，3 個出鏈。

”

那么我們如何計算一個網(wǎng)頁的影響力或者重要程度呢？

★

簡單來說，一個網(wǎng)頁的影響力 = 所有入鏈集合的頁面的加權影響力之和，用公式表示為：u 為待評估的頁面，Bu 為頁面 u 的入鏈集合。針對入鏈集合中的任意頁面 v，它能給 u 帶來的影響力是其自身的影響力 PR(v) 除以 v 頁面的出鏈數(shù)量，即頁面 v 把影響力 PR(v) 平均分配給了它的出鏈，這樣統(tǒng)計所有能給 u 帶來鏈接的頁面 v，得到的總和就是網(wǎng)頁 u 的影響力，即為 PR(u)。

”

What? 這是在說什么？?只需要先明白兩點：

• 如果一個頁面，入鏈比較多，也就是跳轉過去的概率比較大的時候，這個頁面往往就比較重要，影響力高一些（這就類似于購買商品的人越多，這個商品就貌似越好一樣）

• 如果某個頁面本身的影響力很大，那么也會相應的增加它出鏈指向的頁面影響力。（這個就類似于你的朋友都是大牛的話，你在別人心目中的印象也會提升）

所以你能看到，出鏈會給被鏈接的頁面賦予影響力，當我們統(tǒng)計了一個網(wǎng)頁鏈出去的數(shù)量，也就是統(tǒng)計了這個網(wǎng)頁的跳轉概率。

★

在這個例子中，你能看到 A 有三個出鏈分別鏈接到了 B、C、D 上。那么當用戶訪問 A 的時候，就有跳轉到 B、C 或者 D 的可能性，跳轉概率均為 1/3。

B 有兩個出鏈，鏈接到了 A 和 D 上，跳轉概率為 1/2。

這樣，我們可以得到 A、B、C、D 這四個網(wǎng)頁的轉移矩陣 M：這個轉移矩陣，每一行代表了每個節(jié)點入鏈上的權重（大家瀏覽別的頁面的時候，有多大的概率能跳到我這來）。每一列代表了每個節(jié)點對其他頁面的影響力的賦予程度（也就是大家瀏覽我這，有多大的概率跳到別的頁面上去）。

”

有了這個轉移矩陣，我們就可以計算每個頁面的影響力是多少了。

★

比如上圖A頁面的影響力怎么計算呢？其實我們是通過他的入鏈點B、C的影響力去計算的，也就是我們的那個公式。開始我們假設四個頁面的影響力相同，都是1/4。則A第一次的影響力這么想，B有兩條出鏈，那么會給我傳過它影響力的1/2。C有一條出鏈，那么會把它的影響力全傳給A。
故：PR(A) = 1/4 * 1/2 + 1/4
這是一次迭代。你發(fā)現(xiàn)了嗎？這其實就是轉移矩陣M的第一行 * 一個全為1/4的列向量得到的（向量乘法）

”

所以如果我們利用向量的乘法原理的話，只需要一個向量乘法就可以計算出每個頁面的影響力了。

我們假設 A、B、C、D 四個頁面的初始影響力都是相同的，即：當進行第一次轉移之后，各頁面的影響力 w1 變?yōu)?#xff1a;然后我們再用轉移矩陣乘以 w1 得到 w2 結果，直到第 n 次迭代后 wn 影響力不再發(fā)生變化，可以收斂到 (0.3333，0.2222，0.2222，0.2222），也就是對應著 A、B、C、D 四個頁面最終平衡狀態(tài)下的影響力。

你能看出 A 頁面相比于其他頁面來說權重更大，也就是 PR 值更高。而 B、C、D 頁面的 PR 值相等。

至此，我們模擬了一個簡化的 PageRank 的計算過程，也就是PageRank簡化模型的原理了。

是不是計算起來很簡單啊？那就再回去看看那個公式理解了沒？

但是你發(fā)現(xiàn)了嗎？雖然這個模型簡單，但是有問題的，比如萬一我有一個網(wǎng)頁只有入鏈沒有出鏈怎么辦？?萬一我有一個網(wǎng)頁只有出鏈，沒有入鏈怎么辦？

上面的兩個問題分別對應著等級泄露和等級沉沒。

等級泄露（Rank Leak）：如果一個網(wǎng)頁沒有出鏈，就像是一個黑洞一樣，吸收了其他網(wǎng)頁的影響力而不釋放，最終會導致其他網(wǎng)頁的 PR 值為 0。

等級沉沒（Rank Sink）：如果一個網(wǎng)頁只有出鏈，沒有入鏈（如下圖所示），計算的過程迭代下來，會導致這個網(wǎng)頁的 PR 值為 0（也就是不存在公式中的 V）。

★

這其實就和練功一樣，如果其他所有人把功力傳給一個人，而這個人只接收別人的功力并不傳給其他人，那么這個人必定非常強大，其他人慢慢的就會功力喪失， 武俠小說里面的高手很多是這么煉成的吧（吸星大法這樣的）。
如果一個人只往外傳功力，不接收外來人的功力，比如給人療傷的時候，那么這個人很快也就會功力喪失了。（武俠小說中療傷的時候，某個大俠給人療著療著自己就昏過去了）

”

上面的兩個例子可以很好的理解這兩個問題。

那么如何有效解決呢？

5. PageRank 的隨機瀏覽模型

為了解決簡化模型中存在的等級泄露和等級沉沒的問題，拉里·佩奇提出了 PageRank 的隨機瀏覽模型。他假設了這樣一個場景：用戶并不都是按照跳轉鏈接的方式來上網(wǎng)，還有一種可能是不論當前處于哪個頁面，都有概率訪問到其他任意的頁面，比如說用戶就是要直接輸入網(wǎng)址訪問其他頁面，雖然這個概率比較小。

所以他定義了阻尼因子 d，這個因子代表了用戶按照跳轉鏈接來上網(wǎng)的概率，通常可以取一個固定值 0.85，而 1-d=0.15 則代表了用戶不是通過跳轉鏈接的方式來訪問網(wǎng)頁的，比如直接輸入網(wǎng)址。其中 N 為網(wǎng)頁總數(shù)，這樣我們又可以重新迭代網(wǎng)頁的權重計算了，因為加入了阻尼因子 d，一定程度上解決了等級泄露和等級沉沒的問題。

通過數(shù)學定理（這里不進行講解）也可以證明，最終 PageRank 隨機瀏覽模型是可以收斂的，也就是可以得到一個穩(wěn)定正常的 PR 值。

6. PageRank給我們帶來的啟發(fā)

這個算法有個好處，就是可以通過這個算法，給我們帶來一點生活中的啟示，會是什么啟示呢？?啥？不要盲目從眾？?這個就有點low了。

PageRank 可以說是 Google 搜索引擎重要的技術之一，在 1998 年幫助 Google 獲得了搜索引擎的領先優(yōu)勢，現(xiàn)在 PageRank 已經比原來復雜很多，但它的思想依然能帶給我們很多啟發(fā)。

比如，如果你想要自己的媒體影響力有所提高，就盡量要混在大 V 圈中；如果想找到高職位的工作，就盡量結識公司高層，或者認識更多的獵頭，因為獵頭和很多高職位的人員都有鏈接關系。?這也就是很重要的理論：加人脈杠桿，搞定一人，撬動千人。（好吧，這個只是逆襲學習理論中的一小小部分，后面打算也會把逆襲學習理論整理出來，大家共勉。）

說了這么多，也知道了PageRank的原理了，那就讓我們實戰(zhàn)吧！

7. PageRank實戰(zhàn)

7.1 如何使用工具實現(xiàn)PageRank算法

PageRank 算法工具在 sklearn 中并不存在，我們需要找到新的工具包。實際上有一個關于圖論和網(wǎng)絡建模的工具叫 NetworkX，它是用 Python 語言開發(fā)的工具，內置了常用的圖與網(wǎng)絡分析算法，可以方便我們進行網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析。

上面舉了一個網(wǎng)頁權重的例子，假設一共有 4 個網(wǎng)頁 A、B、C、D，它們之間的鏈接信息如圖所示：針對這個例子，我們看下用 NetworkX 如何計算 A、B、C、D 四個網(wǎng)頁的 PR 值，具體代碼如下：

import networkx as nx # 創(chuàng)建有向圖 G = nx.DiGraph() # 有向圖之間邊的關系 edges = [("A", "B"), ("A", "C"), ("A", "D"), ("B", "A"), ("B", "D"), ("C", "A"), ("D", "B"), ("D", "C")] for edge in edges:G.add_edge(edge[0], edge[1]) pagerank_list = nx.pagerank(G, alpha=1) print("pagerank值是：\n", pagerank_list)

結果如下：

pagerank值是： {'A': 0.33333396911621094, 'B': 0.22222201029459634, 'C': 0.22222201029459634, 'D': 0.22222201029459634}

關鍵代碼就nx.pagerank(G, alpha=1) 這一句話， 這里的alpha就是我們上面說的阻尼因子，代表用戶按照跳轉鏈接的概率。默認是0.85。這里是1，表示我們都是用跳轉鏈接，不直接輸入網(wǎng)址的那種。

好了，運行完這個例子之后，來看下 NetworkX 工具都有哪些常用的操作。

★

• 關于圖的創(chuàng)建圖可以分為無向圖和有向圖，在 NetworkX 中分別采用不同的函數(shù)進行創(chuàng)建。無向圖指的是不用節(jié)點之間的邊的方向，使用 nx.Graph() 進行創(chuàng)建；有向圖指的是節(jié)點之間的邊是有方向的，使用 nx.DiGraph() 來創(chuàng)建。在上面這個例子中，存在 A→D 的邊，但不存在 D→A 的邊。

• 關于節(jié)點的增加、刪除和查詢如果想在網(wǎng)絡中增加節(jié)點，可以使用 G.add_node(‘A’) 添加一個節(jié)點，也可以使用 G.add_nodes_from([‘B’,‘C’,‘D’,‘E’]) 添加節(jié)點集合。如果想要刪除節(jié)點，可以使用 G.remove_node(node) 刪除一個指定的節(jié)點，也可以使用 G.remove_nodes_from([‘B’,‘C’,‘D’,‘E’]) 刪除集合中的節(jié)點。
  那么該如何查詢節(jié)點呢？如果你想要得到圖中所有的節(jié)點，就可以使用 G.nodes()，也可以用 G.number_of_nodes() 得到圖中節(jié)點的個數(shù)。

• 關于邊的增加、刪除、查詢增加邊與添加節(jié)點的方式相同，使用 G.add_edge(“A”, “B”) 添加指定的“從 A 到 B”的邊，也可以使用 add_edges_from 函數(shù)從邊集合中添加。我們也可以做一個加權圖，也就是說邊是帶有權重的，使用add_weighted_edges_from 函數(shù)從帶有權重的邊的集合中添加。在這個函數(shù)的參數(shù)中接收的是 1 個或多個三元組[u,v,w]作為參數(shù)，u、v、w 分別代表起點、終點和權重。
  另外，我們可以使用 remove_edge 函數(shù)和 remove_edges_from 函數(shù)刪除指定邊和從邊集合中刪除。另外可以使用 edges() 函數(shù)訪問圖中所有的邊，使用 number_of_edges() 函數(shù)得到圖中邊的個數(shù)。

”

以上是關于圖的基本操作，如果我們創(chuàng)建了一個圖，并且對節(jié)點和邊進行了設置，就可以找到其中有影響力的節(jié)點，原理就是通過 PageRank 算法，使用 nx.pagerank(G) 這個函數(shù)，函數(shù)中的參數(shù) G 代表創(chuàng)建好的圖。

7.2 如何用 PageRank 揭秘希拉里郵件中的人物關系

數(shù)據(jù)集可以再這里下載：https://github.com/cystanford/PageRank先了解下數(shù)據(jù)集：

★

整個數(shù)據(jù)集由三個文件組成：Aliases.csv，Emails.csv 和 Persons.csv，其中 Emails 文件記錄了所有公開郵件的內容，發(fā)送者和接收者的信息。Persons 這個文件統(tǒng)計了郵件中所有人物的姓名及對應的 ID。因為姓名存在別名的情況，為了將郵件中的人物進行統(tǒng)一，我們還需要用 Aliases 文件來查詢別名和人物的對應關系。
整個數(shù)據(jù)集包括了 9306 封郵件和 513 個人名，數(shù)據(jù)集還是比較大的。不過這一次我們不需要對郵件的內容進行分析，只需要通過郵件中的發(fā)送者和接收者（對應 Emails.csv 文件中的 MetadataFrom 和 MetadataTo 字段）來繪制整個關系網(wǎng)絡。因為涉及到的人物很多，因此我們需要通過 PageRank 算法計算每個人物在郵件關系網(wǎng)絡中的權重，最后篩選出來最有價值的人物來進行關系網(wǎng)絡圖的繪制。

”

了解了數(shù)據(jù)集和項目背景之后，我們來設計到執(zhí)行的流程步驟：

★

首先我們需要加載數(shù)據(jù)源；

在準備階段：我們需要對數(shù)據(jù)進行探索，在數(shù)據(jù)清洗過程中，因為郵件中存在別名的情況，因此我們需要統(tǒng)一人物名稱。另外郵件的正文并不在我們考慮的范圍內，只統(tǒng)計郵件中的發(fā)送者和接收者，因此我們篩選 MetadataFrom 和 MetadataTo 這兩個字段作為特征。同時，發(fā)送者和接收者可能存在多次郵件往來，需要設置權重來統(tǒng)計兩人郵件往來的次數(shù)。次數(shù)越多代表這個邊（從發(fā)送者到接收者的邊）的權重越高；

在挖掘階段：我們主要是對已經設置好的網(wǎng)絡圖進行 PR 值的計算，但郵件中的人物有 500 多人，有些人的權重可能不高，我們需要篩選 PR 值高的人物，繪制出他們之間的往來關系。在可視化的過程中，我們可以通過節(jié)點的 PR 值來繪制節(jié)點的大小，PR 值越大，節(jié)點的繪制尺寸越大。

”

最終代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*- # 用 PageRank 挖掘希拉里郵件中的重要任務關系 import pandas as pd import networkx as nx import numpy as np from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt # 數(shù)據(jù)加載 emails = pd.read_csv("./input/Emails.csv") # 讀取別名文件 file = pd.read_csv("./input/Aliases.csv") aliases = {} for index, row in file.iterrows():aliases[row['Alias']] = row['PersonId'] # 讀取人名文件 file = pd.read_csv("./input/Persons.csv") persons = {} for index, row in file.iterrows():persons[row['Id']] = row['Name'] # 針對別名進行轉換 def unify_name(name):# 姓名統(tǒng)一小寫name = str(name).lower()# 去掉, 和 @后面的內容name = name.replace(",","").split("@")[0]# 別名轉換if name in aliases.keys():return persons[aliases[name]]return name # 畫網(wǎng)絡圖 def show_graph(graph, layout='spring_layout'):# 使用 Spring Layout 布局，類似中心放射狀if layout == 'circular_layout':positions=nx.circular_layout(graph)else:positions=nx.spring_layout(graph)# 設置網(wǎng)絡圖中的節(jié)點大小，大小與 pagerank 值相關，因為 pagerank 值很小所以需要 *20000nodesize = [x['pagerank']*20000 for v,x in graph.nodes(data=True)]# 設置網(wǎng)絡圖中的邊長度edgesize = [np.sqrt(e[2]['weight']) for e in graph.edges(data=True)]# 繪制節(jié)點nx.draw_networkx_nodes(graph, positions, node_size=nodesize, alpha=0.4)# 繪制邊nx.draw_networkx_edges(graph, positions, edge_size=edgesize, alpha=0.2)# 繪制節(jié)點的 labelnx.draw_networkx_labels(graph, positions, font_size=10)# 輸出希拉里郵件中的所有人物關系圖plt.show() # 將寄件人和收件人的姓名進行規(guī)范化 emails.MetadataFrom = emails.MetadataFrom.apply(unify_name) emails.MetadataTo = emails.MetadataTo.apply(unify_name) # 設置遍的權重等于發(fā)郵件的次數(shù) edges_weights_temp = defaultdict(list) for row in zip(emails.MetadataFrom, emails.MetadataTo, emails.RawText):temp = (row[0], row[1])if temp not in edges_weights_temp:edges_weights_temp[temp] = 1else:edges_weights_temp[temp] = edges_weights_temp[temp] + 1 # 轉化格式 (from, to), weight => from, to, weight edges_weights = [(key[0], key[1], val) for key, val in edges_weights_temp.items()] # 創(chuàng)建一個有向圖 graph = nx.DiGraph() # 設置有向圖中的路徑及權重 (from, to, weight) graph.add_weighted_edges_from(edges_weights) # 計算每個節(jié)點（人）的 PR 值，并作為節(jié)點的 pagerank 屬性 pagerank = nx.pagerank(graph) # 將 pagerank 數(shù)值作為節(jié)點的屬性 nx.set_node_attributes(graph, name = 'pagerank', values=pagerank) # 畫網(wǎng)絡圖 show_graph(graph)# 將完整的圖譜進行精簡 # 設置 PR 值的閾值，篩選大于閾值的重要核心節(jié)點 pagerank_threshold = 0.005 # 復制一份計算好的網(wǎng)絡圖 small_graph = graph.copy() # 剪掉 PR 值小于 pagerank_threshold 的節(jié)點 for n, p_rank in graph.nodes(data=True):if p_rank['pagerank'] < pagerank_threshold:small_graph.remove_node(n) # 畫網(wǎng)絡圖,采用circular_layout布局讓篩選出來的點組成一個圓 show_graph(small_graph, 'circular_layout')

運行結果：針對代碼中的幾個模塊個簡單的說明：

★

函數(shù)定義人物的名稱需要統(tǒng)一，因此設置了 unify_name 函數(shù)，同時設置了 show_graph 函數(shù)將網(wǎng)絡圖可視化。NetworkX 提供了多種可視化布局，這里使用 spring_layout 布局，也就是呈中心放射狀。
除了 spring_layout 外，NetworkX 還有另外三種可視化布局，circular_layout（在一個圓環(huán)上均勻分布節(jié)點），random_layout（隨機分布節(jié)點 ），shell_layout（節(jié)點都在同心圓上）。

計算邊權重郵件的發(fā)送者和接收者的郵件往來可能不止一次，我們需要用兩者之間郵件往來的次數(shù)計算這兩者之間邊的權重，所以用 edges_weights_temp 數(shù)組存儲權重。而上面介紹過在 NetworkX 中添加權重邊（即使用 add_weighted_edges_from 函數(shù)）的時候，接受的是 u、v、w 的三元數(shù)組，因此我們還需要對格式進行轉換，具體轉換方式見代碼。3. PR 值計算及篩選使用 nx.pagerank(graph) 計算了節(jié)點的 PR 值。由于節(jié)點數(shù)量很多，我們設置了 PR 值閾值，即 pagerank_threshold=0.005，然后遍歷節(jié)點，刪除小于 PR 值閾值的節(jié)點，形成新的圖 small_graph，最后對 small_graph 進行可視化（對應運行結果的第二張圖）。

”

8. 總結

今天用了一天的時間，學習PageRank算法的理論，并且通過理論做了一個實戰(zhàn)，運用了一下，又抓緊記錄，完成了一篇博客，心理還是很高興的。學習知識的過程就是這樣，如果只是單純的輸入，沒有一點輸出的話，那么很快就會忘記，輸出一遍，至少在大腦里面停留了片刻，這里也留下了自己的蹤跡，就像那就話說的：天空中沒有鳥的痕跡，但是我已經飛過。

努力學習，快速感悟，敢于嘗試，這樣我們才能做到永遠年輕，永遠熱淚盈眶。加油！

參考：

• http://note.youdao.com/noteshare?id=3568b0c7f636cb21f260cd9f83ea4817&sub=B90987F55A05445B8E07476DDFCB6D62

• https://time.geekbang.org/

• https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/88961913

• https://blog.csdn.net/leadai/article/details/81230557

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【白话机器学习】算法理论+实战之PageRank算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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