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Python实现PageRank算法（附完整代码）

PageRank算法是Google排名算法的核心之一，也是搜索引擎排名的重要依据。本文将介绍PageRank算法的原理和Python实现，并提供完整代码。

一、PageRank算法原理

简单来说，PageRank算法将网页看做一个节点，网页之间的超链接则看做这些节点之间的边。根据网页间的链接数量和质量，PageRank算法分配每个页面相应的“重要性值”，从而对搜索结果排序。

具体来说，PageRank算法中每个页面都有一个初始的“重要性值”，通常设为1。然后，算法通过迭代计算每个页面的“重要性值”，直到各个网页的“重要性值”趋于稳定。每个页面的“重要性值”取决于它本身的质量，以及链接到它的其他页面的质量和链接数量。

二、Python实现

下面给出PageRank算法的Python实现。代码中使用了numpy包来处理数据，采用了随机浏览模型，并设置迭代次数为10次。

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations: int =<
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