node python graph-theory pagerank networkx

python - node - ¿Cómo afectan los bordes ponderados al PageRank en networkx?



networkx get node attributes (1)

En breve, los pesos grandes son mejores para los nodos entrantes.

PageRank trabaja en un gráfico ponderado dirigido. Si la página A tiene un enlace a la página B, entonces la puntuación para B aumenta, es decir, mientras más información tenga la página B (nodo), mayor será la puntuación.

Artículo de Wikipedia en PageRank para más detalles.

Edición : vamos a hacer un experimento. Cree un gráfico dirigido con 3 nodos y dos bordes dirigidos con pesos iguales.

import networkx as nx D=nx.DiGraph() D.add_weighted_edges_from([(''A'',''B'',0.5),(''A'',''C'',0.5)]) print nx.pagerank(D) >> {''A'': 0.259740259292235, ''C'': 0.3701298703538825, ''B'': 0.3701298703538825}

Ahora, aumenta el peso del borde (A, C):

D[''A''][''C''][''weight'']=1 print nx.pagerank(D) >> {''A'': 0.259740259292235, ''C'': 0.40692640737443164, ''B'': 0.3333333333333333}

Como puede ver, el nodo C obtuvo una puntuación más alta al aumentar el peso del borde entrante.

Estoy jugando con networkx (biblioteca de gráficos en python) y encontré documentación que dice que el algoritmo PageRank toma en cuenta los pesos de los bordes al puntuar, pero me preguntaba si los pesos de bordes más grandes eran mejores o los pesos más bajos.