PageRank 在 Hadoop 上的实现原理

deathspeeder posted @ 2011年12月18日 20:38 in Algorithm with tags Algorithm MapReduce Page Rank , 5830 阅读

PageRank 算法的基本思想是，网页的热门程度依赖于指向它的网页的热门程度。假设有页面 $A$ ，有 $T_1 \dots T_n$ 这 $n$ 个页面包含指向 $A$ 的链接， $C(A)$ 代表页面 $A$ 所包含的指向别的页面的链接的数量， $d$ 是一个介于 0 和 1 之间的常数（成为阻尼系数，一般取 0.85），则页面 $A$ 的 PR 值（PageRank 值）

$PR(A) = (1-d)+d\left(\frac{PR(T_1)}{C(T_1)}+\dots+\frac{PR(T_n)}{C(T_n)}\right)$

这个思想也可以由随即散步模型来解释：即从一随机网页起步，以概率 $1-d$

跳到另一随机选择的网页，或以概率 $d$

随机选择一个当前网页上的链接并跟随此链接。一个网页的 PageRank 就是随机散步者在任意给定时刻访问该网页的概率。被许多网页指向的网页更可能被访问，被具有高 PageRank 的网页指向的网页更可能被访问。

为了求出各个网页的 PR 值，需要对上述方程组进行迭代求解（每个页面的 $PR$ 值都可以根据上述公式得到一个方程），直到方程组的解收敛，或变化的范围很小。在本次实验中，第一次迭代每个页面的初始 PR 值为0.5，当所有页面相邻两次迭代的$PR$值变化小于0.00001时，程序认为函数已经收敛。

实验中的map函数和reduce函数的伪代码如下：

function map
input (PageN, RankN) -> (PageA, PageB, PageC ...)
begin
	Nn := the number of outlinks for PageN
	for each outlink PageK
		TempN = RankN/Nn
		output (PageK) -> (PageN, TempN)
	output (PageN) -> (PageA, PageB, PageC ...)
end 

function reduce
input	(PageK) -> (PageN1, TempN1)
	(PageK) -> (PageN2, TempN2)
	...
	(PageK) -> (PageNt, TempNt)
	(PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
begin
	TempK := 0
	for each inlink PageNi
		TempK += TempNi
	RankK = 1 + (TempK - 1) * d
	output (PageK, RankK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
end

function combine
input	(PageK) -> (PageN1, TempN1)
	(PageK) -> (PageN2, TempN2)
	...
	(PageK) -> (PageNt, TempNt)
	(PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
begin
	TempK := 0
	for each inlink PageNi
		TempK += TempNi
	output (PageK) -> ("", TempK)
	if has (PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
		output (PageK) -> (PageAk, PageBk, PageCk ...)
end

在这段伪代码中，reduce函数的输入值（key-value对）的value部分有两种数据结构，即(String, Double)和(List<String>)，在运用hadoop的实现过程中这两个数据结构要作为一个类被写入文件系统。

为了能够判断迭代终止，实现要求能够根据每次迭代的中间输出算出临近两次迭代的PR值变化。其方法是在中间数据结构(PageN, RankN) -> (PageA, PageB, PageC ...)中加入PageN的旧PR值，结构变为(PageN, RankN) -> (OldRankN, PageA, PageB, PageC ...)。这样在每次迭代之间，通过读取迭代的中间文件就可以获得PR值的变化，当所有PR值变化的绝对值小于伐值0.00001时就可以退出迭代了。

[回复]

WB HS Model Paper 20 说:
2022年8月24日 01:57

The West Bengal Council of Higher Secondary Education, or WBCHSE, has prescribed the Class 11 Important Model Question Paper for 2023. The Board, which was established in 1975, works to promote higher secondary education in the State of West Bengal. In the same year, The Board Attained Autonomous Status. This Autonomous Body Conducts a Comprehensive Study to Design a Key Model Question Paper for the Year 2023. WB HS Model Paper 2023 The Jury's Subject Matter Experts will Select the Subjects in Light of Students' Psychological Potential in Order to Compete with the Rapidly Changing World. Students must practise and research the WBCHSE HS Important Model Question Paper from a year ago in order to pass the West Bengal 11th grade exams in 2023.