关于PageRank标准算法与简化算法正确的是()。
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PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
【答案】：D 文段中对PageRank算法的描述在最后两段。
PageRank算法，对每个目标网页进行附上权值，权值大的就靠前显示，权值小的就靠后显示。PageRank算法就是给每个网页附加权值的。PageRank算法借鉴学术界论文重要性的评估方法：谁被引用的次数多，谁就越重要。
PageRank 算法最终采用了 阻尼因子 （damping factor）的修正，使得进入陷阱后仍有机会跳出循环。 其中 为全 1 向量， d 是实验确定的常数，通常取 0.15。
网页(Webpage)粒度的分析算法PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。
pagerank算法原理
1、PageRank算法的原理很简单。它基于链接分析的概念，即互联网上的每个网页都是由其他网页链接而来的。PageRank算法通过分析网页之间的链接关系来确定网页的优先级和排名。
2、PageRank算法就是给每个网页附加权值的。PageRank算法借鉴学术界论文重要性的评估方法：谁被引用的次数多，谁就越重要。
3、当一个网页被更多网页所链接时，其排名会越靠前；排名高的网页应具有更大的表决权，即当一个网页被排名高的网页所链接时，其重要性也应对应提高。
4、这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要性对网页进行排名的方法，这也是Google普及的网络搜索常用算法。 在讨论PageRank之前，让我们先将Web概念化为图，然后尝试使用图论语言来研究其结构。
5、PageRank的原理类似于科技论文中的引用机制：谁的论文被引用次数多，谁就是权威。
谷歌的PageRank算法是如何工作的
迭代计算，Pagerank算法通过迭代计算来确定每个页面的PageRank值。我们可以通过以下过程来计算页面的PageRank值：(1) 给每个页面初始化一个PageRank值。
PageRank算法，对每个目标网页进行附上权值，权值大的就靠前显示，权值小的就靠后显示。PageRank算法就是给每个网页附加权值的。PageRank算法借鉴学术界论文重要性的评估方法：谁被引用的次数多，谁就越重要。
首先先大致介绍下pagerank，pagerank是Google排名算法法则的一部分，是用来标记网页的等级的一种方法，也是用来衡量一个网页好坏的唯一标准。
PageRank算法是谷歌曾经独步天下的“倚天剑”，该算法由Larry Page和Sergey Brin在斯坦福大学读研时发明的。
在本节中，我们将探讨PageRank算法，其实这是一个老生常谈的概念或者算法，在这里我们重新温故下这个经典算法。这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要性对网页进行排名的方法，这也是Google普及的网络搜索常用算法。
Pagerank算法
迭代计算，Pagerank算法通过迭代计算来确定每个页面的PageRank值。我们可以通过以下过程来计算页面的PageRank值：(1) 给每个页面初始化一个PageRank值。
PageRank算法通过计算每个网页的权重值来确定网页的排名。这个值是从0到10的整数值，10表示最高的权重，即最受欢迎和最重要的网页。谷歌的搜索引擎将优先显示PageRank值更高的网页，以满足用户的搜索需求。
优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。
数据挖掘算法：PageRank 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的，用来解决链接分析中网页排名的问题。
在本节中，我们将探讨PageRank算法，其实这是一个老生常谈的概念或者算法，在这里我们重新温故下这个经典算法。这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要性对网页进行排名的方法，这也是Google普及的网络搜索常用算法。
数据挖掘十大算法-
1、CART算法(Classification And Regression Tree)[4]是一种二分递归的决策树，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
2、以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。
3、K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。决策树算法（Decision Tree）：是一种基于树形结构的分类算法，常用于数据挖掘、金融风控等领域。
4、最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。
5、常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。
6、遗传算法 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
带你了解数据挖掘中的经典算法
1、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
2、KNN算法 KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
3、C5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 K-means算法：是一种聚类算法。
4、k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
5、最大期望算法 在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。
6、EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），一轮轮迭代更新隐含数据和模型分布参数，直到收敛，即得到我们需要的模型参数。
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