Jak ważone krawędzie wpływają na PageRank w siecix?

Question

Używam networkx (biblioteka wykresów w pythonie) i znalazłem dokumentację mówiącą, że algorytm PageRank uwzględnia wagę krawędzi podczas oceniania, ale zastanawiałem się, czy większe grubości krawędzi były lepsze czy niższe?

Answer 1

Krótko mówiąc, duże wagi są lepsze dla węzłów przychodzących.

PageRank działa na ukierunkowanym wykresie ważonym. Jeżeli strona A ma link do strony B, to wynik dla B rośnie, tj. Im więcej danych wejściowych ma strona B (węzeł), tym wyższy jest jej wynik.

Wikipedia article on PageRank w celu uzyskania dalszych szczegółów.

Edytuj: zróbmy eksperyment. Utwórz ukierunkowany wykres z 3 węzłami i dwoma skierowanymi krawędziami o równej wadze.

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} 

Teraz zwiększyć masę (A, C) krawędzi:

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

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

Jak widać, węzeł C dostał wyższą ocenę ze wzrostem wagi krawędzi przychodzącej.