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1examplesCollaborativefiltering:ALS,SGD,NMF.Clustering:K-means,spectralclustering.Topicmodel:LDA.Machinelearning:SVM,BP.GraphMining:PageRank,ConnectedComponents,TriangleCounting.2pagerank3WebgraphdatagraphVertexpageEdgelinkVertexdataREdgedataweightoflinkPagerankupdate()獲取頂點(diǎn)所有入邊值之和計(jì)算pagerank值并更新頂點(diǎn)值更新該頂點(diǎn)所有出邊Graphchi_PageRankupdate(v)
//Computesumoverinedgesvaluessum=0
foreach(ein
inedge(v))):sum=e.data//UpdatethePageRank
pagerank=0.15+(1-0.15)*sum
v.set_data(pagerank)//updateoutedgesvalues
edgevalue=pagerank/v.num_outedgesforeach(einoutedge(v))
e.set_data(edgevalue)5164235updateInedgee1Inedgee2e1e2Σ(,)0.15+0.85*pagerankpagerank/n1outedgee3Outedgee4Graphchi實(shí)現(xiàn)pagerank的update函數(shù)6void
update(graphchi_vertex<VertexDataType,
EdgeDataType>
&v,
graphchi_context
&ginfo)
{
float
sum=0;
if
(ginfo.iteration
==
0)
{//第一次迭代,賦初始值
for(int
i=0;
i
<
v.num_outedges();
i++)
{
graphchi_edge<float>
*
edge
=
v.outedge(i);
edge->set_data(1.0
/
v.num_outedges());//每條邊,賦初始值1.0/出邊數(shù)
}
v.set_data(0.15);
//每個(gè)頂點(diǎn),賦初始值0.15
}
else
{
for(int
i=0;
i
<
v.num_inedges();
i++)
{
float
val
=
v.inedge(i)->get_data();
sum
+=
val;
}
float
pagerank
=
0.15
+
(1
-
0.15)
*
sum;
//計(jì)算頂點(diǎn)的pagerank值
if
(v.num_outedges()
>
0)
{
float
pagerankcont
=
pagerank
/
v.num_outedges();
for(int
i=0;
i
<
v.num_outedges();
i++)
{
graphchi_edge<float>
*
edge
=
v.outedge(i);
edge->set_data(pagerankcont);
//更新出邊的值
}
}
ginfo.log_change(std::abs(page
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