HDU 5097 - Page Rank

contents

  1. 1. Problem
  2. 2. Sample Input
  3. 3. Sample Output
  4. 4. Solution

Problem

配合上一篇巨量資料的學習,利用馬可夫過程找到 Page Rank。

Sample Input

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0111
0011
0001
0100

Sample Output

1
0.15 1.49 0.83 1.53

Solution

然而 Page Rank 計算主要分成兩種,一種是指派所有的 Page Rank 總合為 S,如果加起來不足 S,則把不足的部分平攤給所有節點,這麼一來計算誤差就可以被碾平,但這樣會會因為太多網頁,而導致單一 Rank 過小。

另外一種,則單純倚靠隨機的全局擴散,雖然會有計算誤差,持續做下去一樣會收斂。

為了加快速度,將公式的$1 - \beta$ 提出,沒有必要將一個稀疏矩陣變成稠密矩陣,如果每一個矩陣元素都加上$\frac{1 - \beta}{N}$ 會導致整個矩陣不存在非 0 的元素,而事實上 0 的元素是相當多的。這麼一來每次迭代的效率為$O(E)$,而非$O(N^{2})$

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#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <vector>
#include <string.h>
using namespace std;
// Markov process, math
const int MAXN = 4096;
const int MAXIT = 9999;
class PageRank {
public:
const double eps = 1e-10;
vector<int> g[MAXN], invg[MAXN];
vector<double> r;
int N;
double beta, S;
void init(int n, double beta) {
this->N = n;
this->beta = beta;
for (int i = 0; i < n; i++)
g[i].clear(), invg[i].clear();
}
void addEdge(int u, int v) {
g[u].push_back(v);
invg[v].push_back(u);
}
bool isComplete(vector<double> &a, vector<double> &b) {
double e = 0;
for (int i = (int) a.size() - 1; i >= 0; i--) {
e += (a[i] - b[i]) * (a[i] - b[i]);
}
return e < eps;
}
void compute() {
vector<double> next_r(N, 0);
r.resize(N, 1.0);
for (int it = 0; it < MAXIT; it++) {
for (int i = 0; i < N; i++) {
double tmp = 0;
for (int j = 0; j < invg[i].size(); j++) {
int x = invg[i][j];
tmp += r[x] / g[x].size();
}
next_r[i] = tmp * beta + (1.0 - beta);
}
if (isComplete(r, next_r)) {
r = next_r;
return ;
}
r = next_r;
}
}
} g;
char s[MAXN][MAXN];
int main() {
const double beta = 0.85f;
int N;
while (scanf("%d", &N) == 1) {
for (int i = 0; i < N; i++)
scanf("%s", s[i]);
g.init(N, beta);
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
if (s[i][j] == '1') {
g.addEdge(i, j);
}
}
}
g.compute();
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%.2lf%c", g.r[i], i == N - 1 ? '\n' : ' ');
}
}
return 0;
}