本文主要是介绍PageRank计算方法及java实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
倒排索引解决的是如何有效的搜索包含某一关键字的网页，PageRank就是如何计算这些网页的价值。PageRank的计算是根据网页的链接计算的。若有1,2,3,4号网页之间的链接关系如下：
这里假设每个网页的权重相等，都为1，这个S矩阵是这样得出来的，第1列是1号网页，它指向了2,3,4号网页，它的权重为1，所以2,3,4每个获得的为1/3，这样依次类推。
求解G的特征向量可以通过q(next)=G*q(cur)这样不断迭代获得，已经证明，q(next)与q(cur)最终会收敛。刚开始q可以去一个随机的向量
这里，通过编程求解pagerank，取alpha=0.85，通过不断的迭代，当q(next)和q(cur)之间的距离小于0.0000001时，认为已经收敛。pagerank就是特征值为1的特征向量，1,2,3,4号网页的价值分别为特征向量中对应维的值。
为了便于观察结果，这里q取值为
2.14335103032906, 0.4690253246490811, 0.152093449701467, 2.751926907462932
用List泛型作为向量和矩阵的容器，顺便熟悉一下容器类的使用。Java代码如下：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;public class PageRank {private static final double ALPHA = 0.85;private static final double DISTANCE = 0.0000001;public static void main(String[] args) {// List<Double> q1=getInitQ(4);System.out.println("alpha的值为: " + ALPHA);List<Double> q1 = new ArrayList<Double>();q1.add(new Double(2.14335103032906));q1.add(new Double(0.4690253246490811));q1.add(new Double(0.152093449701467));q1.add(new Double(2.751926907462932));System.out.println("初始的向这篇关于PageRank计算方法及java实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
