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PPR算法入门
作者：IT小白 | 2024-04-29 06:46:00
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ppr算法
基本概念
Forword Push
举例与总结
对于5个点的图（0，1，2，3，4）
- 0指向1，2
- 1指向3
- 2指向4
那么对于基本概念中的公式，有如下迭代：
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0.2 | 0.4 | 0.4 | 0 | 0 |
| 0.2 | 0.08 | 0.08 | 0.32 | 0.32 |
显然，随机游走回原点的概率与该点rank值始终是一定的，而另一部分rank值流向诸多其他点
对于FORA论文中的Forword Push代码，有如下迭代：
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| r r r | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| π \pi π | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| r r r | 0 | 0.4 | 0.4 | 0 | 0 |
| π \pi π | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| r r r | 0 | 0 | 0 | 0.32 | 0.32 |
| π \pi π | 0.2 | 0.8 | 0.8 | 0 | 0 |
显然，原点rank值始终在 π \pi π中，而不在残差 r r r中参与运算（0是不可能大于更新阈值的）
而 π \pi π的总和就像DAIC的PageRank一样，以幂级数的方式不断收敛到1，剩余部分永远在路上——在残差 r r r中，越来越小。这本身就像DAIC一样，只有有残差的点，才被计算
有趣，真的有趣
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