本篇目录：

• 1、社交网络分析
• 2、GOOGLE搜索里面的PageRank数值是怎么计算的??
• 3、PR的算法介绍
• 4、pagerank算法原理
• 5、迭代法计算步骤
• 6、图算法之HITS算法

社交网络分析

此外，社交网络可能会收集用户的数据，并将其出售给广告商，这使得用户感到不安和不受尊重。因此，年轻人对社交网络的反感可能与他们对个人隐私的担忧有关。信息过载 最后，导致年轻人反感社交网络的原因之一是信息过载。

、社交网络的普及 信息传播渠道是由信息发布者与广大用户组成的由点到片、 由片到面的网状结构、而广大用户在传播中起到的作用更大。网络关系的不断强化导致了人与人之间直接沟通交流机会的逐渐减少。

用户行为分析首先，我们需要了解的是，App推荐内容的基础是用户行为分析。

目标任务：网络分析的目标任务也是限制条件的重要考虑因素之一，不同的研究目标和应用场景需要考虑不同的限制条件，如社交网络分析中需要考虑节点的社交关系，互联网路由分析中需要考虑网络的拓扑结构等。

GOOGLE搜索里面的PageRank数值是怎么计算的??

1、迭代计算，Pagerank算法通过迭代计算来确定每个页面的PageRank值。我们可以通过以下过程来计算页面的PageRank值：(1) 给每个页面初始化一个PageRank值。

2、PageRank 的计算是采样迭代法实现的：一开始所有网页结点的初始 PageRank 值都可以设置为某个相同的数，例如 1，然后我们通过上面这个公式，得到每个结点新的 PageRank 值。

3、PageRank算法是谷歌曾经独步天下的“倚天剑”，该算法由Larry Page和Sergey Brin在斯坦福大学读研时发明的。

PR的算法介绍

1、Google关于网页PR值的算法：PR(A) = (1-d)+ d(PR(t1)/C(t1)+ ... + PR(tn)/C(tn））。

2、PR(A) =PR(B) /2+PR(C) /1+PR(D)/3 换句话说，根据链处总数平分一个页面的PR值。PR(A) =PR(B) /L(B)+PR(C) /L(C)+PR(D)/L(D)最后，所有这些被换算为一个百分比再乘上一个系数q。

3、但是在PR软件中，有更为精准的时间单位计算为帧，也就是把1秒分为若干份，一份就是一帧，一帧也就可以理解为一张图片。

4、PR值的算法是通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个链接的概率。PageRank值（PR）可以在任何规模的文件（document）集合中计算得出，而每个链接都指向该集合中的某个特定文件。

5、Google关于网页PR值的算法：PR(A) = (1-d)+ d(PR(t1)/C(t1)+ ... + PR(tn)/C(tn))。

pagerank算法原理

PageRank算法就是给每个网页附加权值的。PageRank算法借鉴学术界论文重要性的评估方法：谁被引用的次数多，谁就越重要。

PageRank算法的原理很简单。它基于链接分析的概念，即互联网上的每个网页都是由其他网页链接而来的。PageRank算法通过分析网页之间的链接关系来确定网页的优先级和排名。

PageRank基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。

数据挖掘算法：PageRank 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的，用来解决链接分析中网页排名的问题。

网页(Webpage)粒度的分析算法PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。

迭代法计算步骤

1、基本迭代法的基本步骤如下：给定初始近似解：在开始迭代之前，我们需要给定一个初始近似解，这个解可以是零、随机数或者其他任意值。计算迭代指标：迭代指标通常由迭代公式根据前一次迭代的解计算得出。

2、⒋比较前后两次求得的平方根值x0和x1，如果它们的差值小于我们指定的值，即达到我们要求的精度，则认为x1就是a的平方根值，去执行步骤5；否则执行步骤2，即循环进行迭代。迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。

3、迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。

图算法之HITS算法

HITS算法的全称是“基于超链接的主题搜索”(Hyperlink-Induced Topic Search)，该算法由Jon Kleinberg于1999年提出，与PageRank算法一样，也是一种用于对网页进行排序的算法。

HITS的算法由来 HITS 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的，为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。

按照HITS算法，用户输入关键词后，算法对返回的匹配页面计算两种值，一种是枢纽值（Hub Scores），另一种是权威值(Authority Scores)，这两种值是互相依存、互相影响的。

HITS算法HITS算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的，为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。

经过分析发现，一个页面的权威值，其实是指向它的页面的中心值之和；一个页面的中心值，是它指向的页面的权威值的过程。这是一个相互加强的过程。为什么要归一化。

到此，以上就是小编对于迭代计算的基本步骤的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。