Question

这是来自networkx的pagerank函数

def pagerank(G, alpha=0.85, personalization=None,
             max_iter=100, tol=1.0e-6, nstart=None, weight='weight',
             dangling=None):

我对个性化和体重感到困惑。

我理解当个性化矩阵没有提供时，使用了均匀的矩阵，当没有提供权重时，使用边缘权重为1。

我一直在阅读：边缘权重个性化和节点权重个性化。

所以我的假设是个性化矢量 - ＆gt;可用于节点权重个性化。例如。我们正在计算特定主题t的节点的pagerank。我们给出个性化向量，其中与主题更相关的节点获得更多价值。

但边缘重量呢？当我从V向一个输出边缘赋予更高的权重时，会发生什么呢？？

我无法将这两件事分开（边缘权重和个性化矢量）。

还有：悬挂的字典：代表传送矢量。如果没有提供个性化矢量。悬空字典对我来说更容易理解，它提供了当我们到达悬空节点时随机转换的概率。

有人可以帮助理解我提供这三种情况的情况，即边缘权重，个性化向量和悬空向量（如何影响页面效果）

Answer 1

这不是一个真正的编程问题，但无论如何我都会回答。

在NetworkX实现中，如果您设置个性化向量，这些值也将用于＆＃34;悬空节点＆＃34; - 您无法单独设置悬空节点值。

＆＃39;权重=＆＃39;参数给出edge属性用作数字边权重。默认值为weight = None将所有权重设置为相等（为1）。如果您想偏置某些边缘，可以根据图表中的属性随意调整它们。