不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联，这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要，图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。
基于图的推荐算法，被称为personalRank,它脱胎于PageRank，用概率游走方式，计算用户对商品的关注程度，最终形成推荐。
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场景描述：最近做了关于Spark Cache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准，分别测试各种Cache下应用程序的运行速度，最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时，发现有很多有趣的调优点，想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的，现把它整理出来一一分析，以供大家参考。
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本文阐述了大数据处理框架Spark在大数据处理过程中的优势，包括处理速度快、易扩展、高可用以及支持多种编程语言等特点。同时，文章还介绍了Spark在大数据处理中的数据倾斜问题、高阶函数、广播变量、算子驱动等优化点。最后，本文总结了Spark在大数据处理中的资源调度、数据倾斜、广播变量等方面的技术实践。
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最近做了关于Spark Cache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准，分别测试各种Cache下应用程序的运行速度，最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时，发现有很多有趣的调优点，想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的，现把它整理出来一一分析，以供大家参考。
一、PageRank简介 大名鼎鼎的PageRank算法是Google排名运算法则（排名公式）的一个非常重要的组成部分，其用于衡量一个网站好坏的标准。在揉合了诸如Title、Keywords标识等所有其它因素之后，Google利用PageRank来调整网页的排名，使得“等级/重要性”的网页会相对排在前面。简单来说，Google通过下述几个步骤来实现网页在其搜索结果页面中排名： （1）找到所有与搜索关键词匹配的网页 （2）根据页面因素如标题、关键词密度等排列等级 （3）计算导入链接的锚文本中关键词 （4）通
PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。
一、PageRank算法的简单举例 Google PageRank算法的思想精华在于：将一个网页级别/重要性的排序问题转化成了一个公共参与、以群体民主投票的方式求解的问题，网页之间的链接即被认为是投票行为。同时，各个站点投票的权重不同，重要的网站投票具有较大的分量，而该网站是否重要的标准还需要依照其PageRank值。这看似是一个矛盾的过程：即我们需要用PageRank值来计算PageRank值~ 听起来有点不可思议，既像是递归，又像是迭代，似乎陷入了一个漩涡，Google的创始人佩奇和布林证明了这个过程最
谷歌核心是页面排名（PageRank），基于网站每个页面的分数，网站链接的流行度与指向页面链接的数量和质量有关，并被谷歌用作页面排名和搜索结果排名的标准之一。
PageRank算法是图的链接分析（link analysis）的代表性算法，属于图数据上的无监督学习方法。
1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。 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。目前很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用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如T
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API，这对数据科学家来说很熟悉，因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程
前面的讨论提到。PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低，对于不同的用户，甚至有很大的差别。例如，当搜索“苹果”时，一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息，一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧，而一个小朋友可能在找苹果的简笔画。理想情况下，应该为每个用户维护一套专用向量，但面对海量用户这种方法显然不可行。所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank（Topic-Sensitive PageRank ）的折中方案。主题敏感PageRank的做法是预定义几个话题类别，例如体育、娱乐、科技等等，为每个话题单独维护一个向量，然后想办法关联用户的话题倾向，根据用户的话题倾向排序结果。
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
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，论文点击下载: The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web。
因为谷歌推出的链接分析算法已逐步淘汰，需要寻找谷歌PageRank链接分析工具的替代方案。Matt Cutts公开表示谷歌不再会更新PageRank，由于谷歌对PageRank指标失去更新，导致SEO优化人员不得不寻找其它PageRank替代方案。
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在自然语言处理领域，我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本，往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时，在很多推荐系统中，由于无法直接就整体文本进行利用，往往会现对文本进行汇总，常用的方法就是embedding或者关键词抽取，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。不过现在人们逐渐意识到 PageRank 已难再唱主角，麻烦就出在它在概念上太容易理解了——一旦容易被理解，就容易被控制。搜索引擎的价值和魅力，就在于我们无法了解它幕后的排名技术。相反，如果我们了解了一个搜索引擎是如何对搜索结果进行排名的，那么我们完全可以从中做手脚，这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。 然而即使辉煌不再，不可否认的是，P
谷歌PageRank是谷歌搜索引擎中的一种算法，用于评估网页的重要性和排名。它是由谷歌公司的创始人之一拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同开发的。PageRank的核心思想是通过网页之间的链接关系来评估网页的重要性，即一个网页的重要性取决于它被其他网页所链接的数量和质量。
PageRank，即网页排名算法，又称为网页级别算法，是由佩奇和布林在1997年提出来的链接分析算法。PageRank是用来标识网页的等级、重要性的一种方法，是衡量一个网页的重要指标。PageRank算法在谷歌的搜索引擎中对网页质量的评价起到了重要的作用，在PageRank算法提出之前，已经有人提出使用网页的入链数量进行链接分析，但是PageRank算法除了考虑入链数量之外，还参考了网页质量因素，通过组合入链数量和网页质量因素两个指标，使得网页重要性的评价更加准确。
一、PageRank的基本概念 1、PageRank的概念 PageRank，即网页排名算法，又称为网页级别算法，是由佩奇和布林在1997年提出来的链接分析算法。PageRank是用来标识网页的等级、重要性的一种方法，是衡量一个网页的重要指标。PageRank算法在谷歌的搜索引擎中对网页质量的评价起到了重要的作用，在PageRank算法提出之前，已经有人提出使用网页的入链数量进行链接分析，但是PageRank算法除了考虑入链数量之外，还参考了网页质量因素，通过组合入链数量和网页质量因素两个指标，使得网页
PageRank,网页排名，又称网页级别，传说中是PageRank算法拯救了谷歌，它是根据页面之间的超链接计算的技术，作为网页排名的要素之一。它通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，根据投票的来源(甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。简单地说，一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。
PageRank 是谷歌公司起家的算法，在数据科学领域具有重要的地位和作用。PageRank 算法最初提出来用于利用网页之间的链接关系来对网页进行排序，从而优化搜索引擎的效果。如今，我们可以将 PageRank 算法用作网络中节点排序的一般算法。
PageRank算法（或简称 PR）是由 Larry Page 和 Sergey Brin 在 90 年代后期在斯坦福大学开发的网页排名系统。PageRank 实际上是 Page 和 Brin 创建 Google 搜索引擎的基础。
PageRank，又称网页排名、谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
在实际应用中许多数据都以图(graph)的形式存在，比如，互联网、社交网络都可以看作是一个图。图数据上的机器学习具有理论与应用上的重要意义。pageRank算法是图的链接分析 (link analysis)的代表性算法，属于图数据上的无监督学习方法。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了，现在手机号换了，登陆不了，去主页看了看之前写的文章，竟然被一直这么努力的自己感动到了。：）
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。
0x00 前言 社交关系数据已经准备就绪，PageRank算法的原理和实现我们也已经大致掌握，下面就可以在此基础上做一些有意思的事情了。 本篇会在前面抓取的500w简书的粉丝数据上，使用 PageRa
假设一个由4个网页组成的群体：A，B，C和D。如果所有页面都只链接至A，那么A的PR（PageRank）值将是B，C及D的Pagerank总和。
Google通过PageRank算法模型，实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理，在单机下是不可能实现，所以如何将PageRank并行计算，将是本文的重点。
使用一款搜索引擎，我们希望搜索结果能够拥有最佳的排序，Google 为它最核心的排序算法 PageRank 申请了专利。在 PageRank 以前，排序大多依靠对搜索关键字和目标页的匹配度来进行的，这种排序方式弊端明显，尤其对于善于堆砌关键字舞弊的页面，很容易就跳到了搜索结果的首页。Larry Page 和 Sergey Brin 开始着手解决这个问题，Google 排序的继承来自于互联网上网页之间的链接关系。一张网页被其它网页引用的次数越多，可以简单地认为这样的网页越受欢迎，当然在结果列表中应该越靠前。
0x00 前言 Google出品必属精品！作为一名生长在Google大树下的草根程序员，Google的各种技术还是好好膜拜一下的。仔细也一想自己也算看了不少Google不少的论文：Goods、Spanner、F1、GFS、MapReduce、BigTable和Dremel。不过Google成名的PageRank算法没怎么重视，正好最近工作和业务时间都玩了一下，整理一两篇小短文，留个纪念。 我一直认为，程序员不应该对任何算法有所畏惧，因为大部分算法的核心思想和基本设计都不是那么晦涩难懂的。我们可以先搞定基本的
原文：30+ WordPress Plugins for Statistics 翻译：北极冰仔
前言 Google通过PageRank算法模型，实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理，在单机下是不可能实现，所以如何将PageRank并行计算，将是本文的重点。 本文将继续上一篇文章 PageRank算法R语言实现，把PageRank单机实现，改成并行实现，利用MapReduce计算框架，在集群中跑起来。 目录 PageRank算法并行化原理 MapReduce分步式编程 1. PageRank算法分步式原理 单机算法原理请参考文章：PageRank算法R语言实现 PageRank的分步
众所周知(并不是)，谷歌最早是依靠搜索引擎起家的，而PageRank作为一种网页排序算法为谷歌的发展立下了汗马功劳。可以说，没有PageRank就没有今天的谷歌。
开始本章节内容之前，先对前十课的内容进行总结。前三节课主要讲在图的概念与性质，我们简单总结下这三讲内容所提到的与图相关的概念。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 数据挖掘十大经典算法(1) C
本文由美团 NLP 团队高辰、赵登昌撰写，首发于 Nebula Graph Community 公众号
在大规模图计算中，分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图，并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算，最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程，同时提高系统的可扩展性和容错性。
上一篇中作者解释了 C4.5算法、K 均值聚类算法、支持向量机、Apriori 关联算法、EM 算法，下篇继续解释 PageRank 算法、AdaBoost 迭代算法、kNN 算法、朴素贝叶斯算法、CART 分类算法。 6.PageRank算法 算法是做什么的？PageRank是为了决定一些对象和同网络中的其他对象之间的相对重要程度而设计的连接分析算法(link analysis algorithm)。 那么什么是连接分析算法呢？它是一类针对网络的分析算法，探寻对象间的关系（也可成为连
PageRank算法简述 常言道，看一个人怎样，看他有什么朋友就知道了。也就是说，一个人有着越多牛X朋友的人，他是牛X的概率就越大。将这个知识迁移到网页上就是“被越多优质的网页所指的网页，它是优质的概
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