Machine Learning：PageRank算法

Posted 2020-10-01 gavanwanggw

1. PageRank算法概述

         PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左側排名或佩奇排名。

        在谷歌主导互联网搜索之前， 多数搜索引擎採用的排序方法， 是以被搜索词语在网页中的出现次数来决定排序——出现次数越多的网页排在越前面。 这个判据不能说毫无道理， 由于用户搜索一个词语。 通常表明对该词语感兴趣。

既然如此， 那该词语在网页中的出现次数越多， 就越有可能表示该网页是用户所须要的。 可惜的是， 这个貌似合理的方法实际上却行不大通。

由于依照这样的方法， 不论什么一个象祥林嫂一样翻来复去倒腾某些关键词的网页， 不管水平多烂， 一旦被搜索到。 都立马会 “金榜题名”， 这简直就是广告及垃圾网页制造者的天堂。 

        是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后。该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。

眼下许多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。PageRank是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法。是Google用来衡量一个站点的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等全部其他因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另站点排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。其级别从0到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。比如：一个PR值为1的站点表明这个站点不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个站点很受欢迎（或者说极其重要）。

一般PR值达到4。就算是一个不错的站点了。Google把自己的站点的PR值定到10，这说明Google这个站点是很受欢迎的，也能够说这个站点很重要。

 

2. 从入链数量到 PageRank

        在PageRank提出之前，已经有研究者提出利用网页的入链数量来进行链接分析计算。这样的入链方法如果一个网页的入链越多，则该网页越重要。早期的非常多搜索引擎也採纳了入链数量作为链接分析方法，对于搜索引擎效果提升也有较明显的效果。 PageRank除了考虑到入链数量的影响，还參考了网页质量因素，两者相结合获得了更好的网页重要性评价标准。
对于某个互联网网页A来说，该网页PageRank的计算基于下面两个基本如果：
     数量如果：在Web图模型中，如果一个页面节点接收到的其它网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。
     质量如果：指向页面A的入链质量不同。质量高的页面会通过链接向其它页面传递很多其它的权重。所以越是质量高的页面指向页面A。则页面A越重要。
       利用以上两个如果。PageRank算法刚開始赋予每一个网页同样的重要性得分，通过迭代递归计算来更新每一个页面节点的PageRank得分，直到得分稳定为止。 PageRank计算得出的结果是网页的重要性评价，这和用户输入的查询是没有不论什么关系的，即算法是主题无关的。

如果有一个搜索引擎。其相似度计算函数不考虑内容相似因素，全然採用PageRank来进行排序，那么这个搜索引擎的表现是什么样子的呢？这个搜索引擎对于随意不同的查询请求，返回的结果都是同样的。即返回PageRank值最高的页面。

 

3. PageRank算法原理

      PageRank的计算充分利用了两个如果：数量如果和质量如果。过程例如以下：
      1）在初始阶段：网页通过链接关系构建起Web图，每一个页面设置同样的PageRank值，通过若干轮的计算，会得到每一个页面所获得的终于PageRank值。

随着每一轮的计算进行。网页当前的PageRank值会不断得到更新。

      2）在一轮中更新页面PageRank得分的计算方法：在一轮更新页面PageRank得分的计算中，每一个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包括的出链上，这样每一个链接即获得了对应的权值。而每一个页面将全部指向本页面的入链所传入的权值求和，就可以得到新的PageRank得分。当每一个页面都获得了更新后的PageRank值，就完毕了一轮PageRank计算。 

 

3.2 基本思想：

       假设网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的全部者觉得A比較重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/L(T)

　    当中PR（T）为T的PageRank值，L(T)为T的出链数

        则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。

        即一个页面的得票数由全部链向它的页面的重要性来决定，到一个页面的超链接相当于对该页投一票。一个页面的PageRank是由全部链向它的页面（链入页面）的重要性经过递归算法得到的。一个有较多链入的页面会有较高的等级，相反假设一个页面没有不论什么链入页面，那么它没有等级。

3.3 PageRank简单计算：

       如果一个由仅仅有4个页面组成的集合：A。B，C和D。如果全部页面都链向A，那么A的PR（PageRank）值将是B，C及D的和。

      

       继续如果B也有链接到C，而且D也有链接到包含A的3个页面。一个页面不能投票2次。所以B给每一个页面半票。以相同的逻辑，D投出的票仅仅有三分之中的一个算到了A的PageRank上。

      

      换句话说，依据链出总数平分一个页面的PR值。

      

样例：

        如图1 所看到的的样例来说明PageRank的详细计算过程。

  

                           

       

 

3.4  修正PageRank计算公式：

         因为存在一些出链为0。也就是那些不链接不论什么其它网页的网。 也称为孤立网页，使得非常多网页能被訪问到。

因此须要对 PageRank公式进行修正。即在简单公式的基础上添加了阻尼系数（damping factor）q。 q一般取值q=0.85。

      其意义是。在随意时刻，用户到达某页面后并继续向后浏览的概率。 1- q= 0.15就是用户停止点击。随机跳到新URL的概率）的算法被用到了全部页面上，估算页面可能被上网者放入书签的概率。

      最后。即全部这些被换算为一个百分比再乘上一个系数q。因为以下的算法，没有页面的PageRank会是0。

所以，Google通过数学系统给了每一个页面一个最小值。

     

     这个公式就是.S Brin 和 L. Page 在《The Anatomy of a Large- scale Hypertextual Web Search Engine Computer Networks and ISDN Systems 》定义的公式。

     所以一个页面的PageRank是由其它页面的PageRank计算得到。Google不断的反复计算每一个页面的PageRank。假设给每一个页面一个随机PageRank值（非0），那么经过不断的反复计算，这些页面的PR值会趋向于正常和稳定。

这就是搜索引擎使用它的原因。

 

4. PageRank幂法计算(线性代数应用)

4.1 完整公式：

关于这节内容，能够查阅：谷歌背后的数学

首先求完整的公式：

Arvind Arasu 在《Junghoo Cho Hector Garcia - Molina, Andreas Paepcke, Sriram Raghavan. Searching the Web》 更加准确的表达为：

 

是被研究的页面。是链入页面的数量，是链出页面的数量。而N是全部页面的数量。

PageRank值是一个特殊矩阵中的特征向量。这个特征向量为：

 

R是例如以下等式的一个解：

假设网页i有指向网页j的一个链接，则

否则＝0。

4.2 使用幂法求PageRank

      那我们PageRank 公式能够转换为求解的值。

      当中矩阵为 A = q  × P + ( 1 一 q) *  /N 。 P 为概率转移矩阵，为 n  维的全 1 行. 则 =

     

     幂法计算步骤例如以下：
      X  设随意一个初始向量, 即设置初始每一个网页的 PageRank值均。一般为1.

     R = AX;

     while  (1 )(

            if ( l X - R I  <  ) { //假设最后两次的结果近似或者同样。返回R

                  return R;

           }    else   {

                X =R;

               R = AX;

         }

    }

4.3 求解步骤：

一、 P概率转移矩阵的计算过程:

        先建立一个网页间的链接关系的模型,即我们须要合适的数据结构表示页面间的连接关系。

      1) 首先我们使用图的形式来表述网页之间关系：

       如今如果仅仅有四张网页集合：A、B、C。其抽象结构例如以下图1：

       

                                     图1 网页间的链接关系

      显然这个图是强连通的（从任一节点出发都能够到达另外不论什么一个节点）。

      2）我们用矩阵表示连通图：

       用邻接矩阵 P表示这个图中顶点关系 。假设顶（页面）i向顶点（页面）j有链接情况 。则pij   =   1 ，否则pij   =   0 。

如图2所看到的。

假设网页文件总数为N 。 那么这个网页链接矩阵就是一个N x N  的矩 阵 。

 

      3）网页链接概率矩阵

       然后将每一行除以该行非零数字之和，即（每行非0数之和就是链接网个数）则得到新矩阵P’，如图3所看到的。

这个矩阵记录了 每一个网页跳转到其它网页的概率。即当中i行j列的值表示用户从页面i 转到页面j的概率。

图1 中A页面链向B、C，所以一个用户从A跳转到B、C的概率各为1/2。

      4）概率转移矩阵P

       採用P’ 的转置矩 阵进行计算， 也就是上面提到的概率转移矩阵P 。  如图4所看到的：

     

           

         图2  网页链接矩阵：                                      图3  网页链接概率矩阵：  

 

 

                         图4  P’ 的转置矩 阵

 

二、 A矩阵计算过程。

      1）P概率转移矩阵  :

      

      2）/N 为：

    

      3）A矩阵为：q  × P + ( 1 一 q) *  /N = 0.85  × P + 0.15  * /N

    

      初始每一个网页的 PageRank值均为1 ， 即X~t = ( 1 ， 1 。 1 ) 。 

三、 循环迭代计算PageRank的过程

       第一步：

       

          由于X 与R的区别较大。 继续迭代。

          第二步：

          

       继续迭代这个过程...

      直到最后两次的结果近似或者同样，即R终于收敛。R 约等于X，此时计算停止。终于的R 就是各个页面的 PageRank 值。

用幂法计算PageRank 值总是收敛的。即计算的次数是有限的。

 

      Larry Page和Sergey Brin 两人从理论上证明了不论初始值怎样选取，这样的算法都保证了网页排名的预计值能收敛到他们的真实值。

      因为互联网上网页的数量是巨大的。上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。

假设我们假定有十亿个网页，那么这个矩阵 就有一百亿亿个元素。这样大的矩阵相乘，计算量是很大的。

Larry Page和Sergey Brin两人利用稀疏矩阵计算的技巧，大大的简化了计算量。

 

5. PageRank算法优缺点

长处：

        是一个与查询无关的静态算法。全部网页的PageRank值通过离线计算获得。有效降低在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。

缺点：

       1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性减少

        2）旧的页面等级会比新页面高。由于即使是非常好的新页面也不会有非常多上游链接。除非它是某个网站的子网站。

 

 

 參考文献：

维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Page_rank

PageRank算法的分析及实现

《这就是搜索引擎:核心技术具体解释》