MapReduce之PageRank算法简介

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

The Top 10 Algorithms in Data Mining。第五章，EM算法，详细教材内容，共5小节，9页。

谷歌的三篇论文，听起来是不是挺神秘的？其实它们在 IT 领域的影响力挺大的，涉及的技术更是互联网的基石。是PageRank 算法，这是拉里·佩奇和谢尔盖·布林在 1998 年提出的，简单来说，就是通过网页之间的链接来判断网页的排名。你可以想象成一个网页的“推荐票”，推荐多的页面就更重要，搜索引擎因此变得更智能。是MapReduce，谷歌 2004 年推出的分布式计算框架，把复杂的计算任务拆成两个阶段，Map 和 Reduce。通过这个模型，可以让多个机器并行数据，简化了大数据的过程。最典型的应用就是 Hadoop，它帮大数据领域走上了正轨。是Bigtable，这是一种分布式数据库，适合 PB

PageRank算法是一种用于评估网页重要性的数学算法，由Larry Page和Sergey Brin在其创立的Google搜索引擎中首次使用。该算法通过分析网页之间的链接关系来确定网页的权重，从而影响搜索结果的排序。

深入探讨如何使用Hadoop MapReduce编程模型计算网页之间的PageRank值。PageRank是评估网页重要性的核心算法，利用网页间的链接关系进行评估。在Hadoop环境下，利用分布式计算处理大规模网页数据集是可能的。文章解释了Map阶段和Reduce阶段的设计与功能，包括如何分配初始PageRank值和迭代计算过程。为确保算法的收敛，文章讨论了逃逸概率和迭代次数的设定。

PageRank是由Google创始人拉里·佩奇提出的一种网页排名算法，通过分析网络中的超链接结构来评估网页的重要性。在这个项目中，我们展示了一个使用Matlab实现PageRank算法的代码包，包含三个关键的M文件：createRandomMetrics.m、mypagerank.m和runPageRank.m。createRandomMetrics.m负责生成模拟网页链接关系的转移矩阵。mypagerank.m是PageRank算法的核心实现，通过迭代计算网页的重要性。runPageRank.m整合了前两个函数，提供一站式的PageRank算法执行接口。

PageRank 算法核心思想 PageRank 认为，一个网页被越多高权重网页链接，则其自身权重也越高，意味着该网页质量越好。 这类似于学术论文引用，一篇论文被越多高质量期刊引用，代表其学术价值越高。 PageRank 算法借鉴了引文分析的思想： 如果网页 A 拥有指向网页 B 的链接，则认为网页 B 获得了来自网页 A 的权重传递。 网页 A 传递的权重大小取决于网页 A 自身的重要性，即网页 A 权重越高，则网页 B 获得的权重也越高。

PageRank 是谷歌搜索引擎使用的网页排序算法，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同开发。该算法通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性，其核心思想是：一个网页被链接的次数越多，其重要性就越高。

实现Pagerank算法的大作业，包括数据读取、分块处理以及map_reduce过程。这些步骤对于理解和应用Pagerank算法至关重要。