人群與社會 第七周

2021-06-20 12:54:27 字數 834 閱讀 5863

7.1 有向圖

不對稱的關係

有向圖,出度,入度,聯通圖,強連通圖,聯通分量,強聯通分量

7. 2 搜尋引擎中權威值和中樞值

搜尋引擎網頁排名

hits演算法

給定乙個所有網頁的有向圖

每個網頁都有中樞值和權威值。

初始化時,將每個節點的權威值和中樞值為1;

被很多網頁指向:權威值高

指向很多網頁:中樞值高

首先利用中樞值,更新每個網頁的權威值,被指向網頁的權威值等於指向該網頁的所有的中樞值之和;

然後用權威值,更新網頁的中樞值,即指向網頁的中樞值為被指向網頁的所有權威值的和;

迭代若干次,直到平衡;

對hits演算法進行歸一化,節點的值除以當前圖的值的總和;

收斂;7.3  網頁排名

pagerank演算法

每個節點將自己的當前值均分給當前鄰居,自己的值為所有入向鄰居分給他的值之和;

每行的數的和之和仍然為初始值之和;

而真實的pagerank的初始值為1/n;

每個網頁將自己的值均分給所有出向鄰居;

而每個網頁的當前值為所有入向鄰居給他的值之和;

如果每個出向鄰居,則認為把值留給了自己;

7.4 同比縮減與等量補償

pagerank的缺陷,網頁不正當的互相引用,只吸收別人貢獻的值,而自己的出值只給不正當引用的網頁,造成了最後這種不正當引用的值很高。

同比縮減,引入乙個引數s,0《s《1,經驗值0.8~0.9之間,在每一輪結束後,給每個節點值乘以s,在加上乙個(1-s)/n,即統一補償;

隨機遊走到某個網頁x,通過k步到達x的概率即為指向k步後,網頁x的pagerank值。

人群與社會 第五周

5.1 布雷斯悖論 在現實情況很糟糕的情況下,有時候增加資源,反而會使情況便的更加糟糕。道路博弈情況,此時每個人的行駛時間為65 但是當修建c到d的路,花費為0時,所有人都走acdb這條路,每人花費為80,這就出現了布雷斯悖論。在我們日常生活中,總會參與無形的博弈過程,但是這個過程並不能夠用收益矩陣...

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