MATLAB稀疏矩阵优化的PageRank算法仿真项目

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现PageRank算法核心功能，通过稀疏矩阵优化大规模网页链接图的数据存储与迭代计算过程，支持自定义网页数量和链接结构，高效模拟网页重要性评分。

详 情 说 明

PageRank算法仿真实现

项目介绍

本项目使用MATLAB重新实现了Google的PageRank核心算法。通过构建网页链接图模型，模拟网页间的超链接关系并进行迭代计算，最终得出每个网页的重要性得分。项目采用稀疏矩阵存储与运算技术，支持自定义网页数量、链接结构及阻尼系数参数，包含完整的收敛性分析和结果可视化功能。

功能特性

• 完整PageRank算法实现：包含阻尼系数、悬挂节点处理等核心机制
• 高效稀疏矩阵运算：优化大规规模链接图的存储和计算效率
• 灵活的参数配置：支持自定义阻尼系数、迭代次数和收敛阈值
• 多维度结果分析：提供排名结果、收敛过程及性能报告
• 可视化展示：支持条形图和网络图两种结果展示方式

使用方法

1. 准备输入数据：网页链接关系（邻接矩阵或三元组格式）
2. 设置算法参数：阻尼系数（默认0.85）、最大迭代次数、收敛阈值
3. 可选的网页名称标签列表，用于结果标注
4. 运行程序获取网页PageRank值排序、收敛过程和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持稀疏矩阵运算的MATLAB环境
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：初始化算法参数并验证输入数据的有效性，构建网页链接图的稀疏矩阵表示，对悬挂节点进行自动化处理以保证算法的稳定性，执行基于马尔可夫链的迭代计算过程并实时监控收敛状态，最终生成排序结果、收敛过程图表及详细的性能分析报告。