PageRank算法原理介绍
PageRank算法是google的网页排序算法，在《The Top Ten Algorithms in Data Mining》一书中第6章有介绍。大致原理是用户搜索出的多个网页需要按照一定的重要程度（即后面讲的权重）排序，每个网页的权重由所有链接到它的其他网页的权重的加权和，加权系数为每个网页链出的网页数的倒数，也就是说每个网页的权重会平均分配到其链向的所有网页。
例如A链接到B和C，B链接到C，C链接到A，P（X）表示X的权重,如下图所示
则每个节点的权重关系为：
P(A) = P(C)
P(B) = P(A)/2
P(C) = P(A)/2 + P(B)
一般地，可以写成个线性方程组形式：
P = AP
如此通过迭代即可求出最终各个网页的权重值。
但是，当存在某些特殊情况时，如某个网页的链入或链出数为0，则迭代不会收敛。因此在上述算法中增加了个阻尼系数d，d表示用户会继续点击下一网页的概率，同时用户在1-d的概率下会随机访问到任意网页，那么上面的公式会修正为：
P = (1-d)/N * ones(N,1) + d*AP
其中N为所有网页数，ones(N,1)表示N行1列的全1矩阵。通过上述公式可以迭代计算出最终各网页权重。
详细介绍可以参考wiki百科。
算法实现
首先声明这个CPageRank类：
typedef unsigned char BYTE;
class CPageRank
{
public:
CPageRank(int nWebNum = , bool bLoadFromFile = false);
~CPageRank(); int Process();
float *GetWeight(); private:
void InitGraph(bool bLoadFromFile = false);
void GenerateP();
BYTE *m_pu8Relation; //节点关系 i行j列表示j是否指向i
float *m_pf32P; //转移矩阵 //缓存
float *m_pf32Weight0;
float *m_pf32Weight1;
int *m_pl32Out;
int m_nNum;
float m_f32DampFactor; //阻尼系数 int m_nMaxIterTime;
float m_f32IterErr;
float *m_pf32OutWeight;//输出的最终权重
};
下面就是具体各个函数的实现了。
首先构造函数主要是初始化一些迭代相关变量，分配空间等，这里把生成节点指向图的工作也放在这里，支持直接随机生成和读取二进制文件两种方式。
CPageRank::CPageRank(int nWebNum, bool bLoadFromFile)
{
m_f32DampFactor = 0.85;
m_nMaxIterTime = ;
m_f32IterErr = 1e-; m_nNum = nWebNum;
m_pu8Relation = new BYTE[m_nNum * m_nNum];
m_pf32P = new float[m_nNum * m_nNum];
m_pf32Weight0 = new float[m_nNum];
m_pf32Weight1 = new float[m_nNum];
m_pl32Out = new int[m_nNum];//每个节点指向的节点数 InitGraph(bLoadFromFile);
}
析构函数自然就是释放内存了：
CPageRank::~CPageRank()
{
delete []m_pl32Out;
delete []m_pf32P;
delete []m_pf32Weight0;
delete []m_pf32Weight1;
delete []m_pu8Relation;
}
下面就是随机生成或读取文件产生节点指向关系，如果随机生成的话，会自动保存当前生成的图，便于遇到问题时可复现调试：
void CPageRank::InitGraph(bool bLoadFromFile)
{
FILE *pf = NULL;
if(bLoadFromFile)
{
pf = fopen("map.dat", "rb");
if(pf)
{
fread(m_pu8Relation, sizeof(BYTE), m_nNum * m_nNum, pf);
fclose(pf);
return;
}
} //建立随机的节点指向图
int i, j;
srand((unsigned)time(NULL));
for(i = ; i < m_nNum; i++)
{
//指向第i个的节点
for(j = ; j < m_nNum; j++)
{
m_pu8Relation[i * m_nNum + j] = rand() & ;
}
//自己不指向自己
m_pu8Relation[i * m_nNum + i] = ;
} pf = fopen("map.dat", "wb");
if(pf)
{
fwrite(m_pu8Relation, sizeof(BYTE), m_nNum * m_nNum, pf);
fclose(pf);
}
}
既然已经产生了各个节点的关系了，那PageRank的核心思想就是根据关系，生成出上面的转移矩阵P：
void CPageRank::GenerateP()
{
int i,j;
float *pf32P = NULL;
BYTE *pu8Relation = NULL; //统计流入流出每个节点数
memset(m_pl32Out, , m_nNum * sizeof(int));
pu8Relation = m_pu8Relation;
for(i = ; i < m_nNum; i++)
{
for(j = ; j < m_nNum; j++)
{
m_pl32Out[j] += *pu8Relation;
pu8Relation++;
}
} //生成转移矩阵,每个节点的权重平均流出
pu8Relation = m_pu8Relation;
pf32P = m_pf32P;
for(i = ; i < m_nNum; i++)
{
for(j = ; j < m_nNum; j++)
{
if(m_pl32Out[j] > )
{
*pf32P = *pu8Relation * 1.0f / m_pl32Out[j];
}
else
{
*pf32P = 0.0f;
}
pu8Relation++;
pf32P++;
}
} //考虑阻尼系数，修正转移矩阵
pf32P = m_pf32P;
for(i = ; i < m_nNum; i++)
{
for(j = ; j < m_nNum; j++)
{
*pf32P = *pf32P * m_f32DampFactor;
pf32P++;
}
}
}
接下来就需要求解出各个节点的权重，process函数里先调用GenerateP生成出P矩阵,然后采用迭代法求解，当时为了测试收敛速度，直接返回了迭代次数：
int CPageRank::Process()
{
int i,j,k,t;
float f32MaxErr = 0.0f;
float *pf32Org = m_pf32Weight0;
float *pf32New = m_pf32Weight1;
float f32MinWeight = ( - m_f32DampFactor) / m_nNum; //设置初始值，全1
for(i = ; i < m_nNum; i++)
{
pf32Org[i] = 1.0f / m_nNum;//rand() * 2.0f / RAND_MAX;
} //生成P矩阵
GenerateP(); //迭代
for(t = ; t < m_nMaxIterTime; t++)
{
//开始迭代
f32MaxErr = 0.0f;
for(i = ; i < m_nNum; i++)
{
pf32New[i] = f32MinWeight;
int l32Off = i * m_nNum;
for(j = ; j < m_nNum; j++)
{
pf32New[i] += m_pf32P[l32Off + j] * pf32Org[j];
} float f32Err = fabs(pf32New[i] - pf32Org[i]);
if(f32Err > f32MaxErr)
{
f32MaxErr = f32Err;
}
} //迭代误差足够小，停止
if(f32MaxErr < m_f32IterErr)
{
break;
} //交换2次迭代结果
float *pf32Temp = pf32Org;
pf32Org = pf32New;
pf32New = pf32Temp;
} //迭代结果存在pf32New中
m_pf32OutWeight = pf32New;
return t;
}
最后的结果已经存在了m_pf32OutWeight中了，下面函数直接传出结果：
float * CPageRank::GetWeight()
{
return m_pf32OutWeight;
}
这样，整个算法就算完成了，考虑到篇幅，贴上来的代码把opencv显示相关的代码去掉了，完整代码见https://bitbucket.org/jcchen1987/mltest。
下面是结果图，即便节点数较多时，算法收敛也比较快。
分析总结
对于上面这个公式，看到网上有人假定P的总能量是1，则可以改写为P=BP的形式来进行迭代，这种方法也实现了一下，问题仍然是当存在网页链入或者链出数为0时，每次迭代后不能保证能量守恒，那么下一次就会导致P=BP这个公式不成立，从而出现迭代不收敛；一种有效的做法是每次迭代后就将P进行能量规一化，这样是可以保证结果的收敛性的。但是这种做法与原始算法的结果会有一点细微的出入。因此建议按照原始的公式进行迭代求解。