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构建转移矩阵
构建转移矩阵（Transition Matrix）是PageRank算法的核心步骤之一。这个矩阵描述了一个网络中的页面之间跳转的概率。
3. 最终的PageRank计算
通过不断迭代转移矩阵，直到稳定分布不再发生显著变化，即可得到每个页面的PageRank值。
总结
构建转移矩阵的关键在于正确理解网页之间的链接关系，并将其转换为概率表示。这些概率表示可以通过构建链接关系矩阵和计算出度来确定。最终的转移矩阵用于求解PageRank值，该值反映了页面的重要性。
计算稳定分布（Stationary Distribution）
计算稳定分布（Stationary Distribution）是 PageRank 算法中的关键步骤之一，用于确定网络中每个页面在长期浏览过程中被访问的概率。
稳定分布的基本概念
在马尔可夫链（Markov Chain）中，稳定分布是指当系统经过大量的状态转换后，每个状态（在这里是网页）被访问的概率不再改变。这意味着在长期浏览过程中，页面之间的访问概率达到稳定状态。
PageRank 算法利用这一概念来计算网页的重要性，即通过链接关系和跳转概率，确定每个网页在无限次点击中的访问概率。
稳定分布的计算步骤
P N×N
Π
总结
通过求解稳定分布，我们可以确定每个页面在网络中的相对重要性，这就是PageRank算法的核心。该算法广泛应用于搜索引擎中，用于对网页进行排名。
- Author:NotionNext
- URL:https://tangly1024.com/article/%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%BD%AC%E7%A7%BB%E7%9F%A9%E9%98%B5
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