PageRank算法是Google的核心搜索算法，在所有链接型文档搜索中有极大用处，而且在我们的各种关联系统中都有好的用法，比如专家评分系统，微博搜索/排名,SNS系统等。
PageRank算法的依据或思想：
1，被重要的网页链接的越多（外链） ，此网页就越重要
2，此网页对外的链接越少越重要
这两个依据不能是独立的，是需要一起考虑的。但是问题来了，我们怎样判断本网页的外链是很重要的呢？循环判断？那不死循环了？
解决办法是：给定阀值，让循环在此临界处停止。
首先，我们准备了7个测试网页，这几个网页的链接情况如下:
表格的意思是 test1链接到 test2,test3 ....依次类推 ，我们大致的根据上面两个原则可以猜一下，哪个将会是排名第一的网页?哪个最不重要?
貌似是test4和test6?
下面我们看看怎样用java实现PageRank算法。
首先创建html实体表示类，代码如下：
/**
* 网页entity
*
* @author afei
*
*/
class HtmlEntity {
private String path;
private String content;
/* 外链(本页面链接的其他页面) */
private List<String> outLinks = new ArrayList<String>();
/* 内链(另外页面链接本页面) */
private List<String> inLinks = new ArrayList<String>();
private double pr;
public String getPath() {
return path;
}
public void setPath(String path) {
this.path = path;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
public double getPr() {
return pr;
}
public void setPr(double pr) {
this.pr = pr;
}
public List<String> getOutLinks() {
return outLinks;
}
public void setOutLinks(List<String> outLinks) {
this.outLinks = outLinks;
}
public List<String> getInLinks() {
return inLinks;
}
public void setInLinks(List<String> inLinks) {
this.inLinks = inLinks;
}
}
核心算法代码如下：
/**
* pagerank算法实现
*
* @author afei
*
*/
public class HtmlPageRank {
/* 阀值 */
public static double MAX = 0.00000000001;
/* 阻尼系数 */
public static double alpha = 0.85;
public static String htmldoc = "D:\\workspace\\Test\\WebRoot\\htmldoc";
public static Map<String, HtmlEntity> map = new HashMap<String, HtmlEntity>();
public static List<HtmlEntity> list = new ArrayList<HtmlEntity>();
public static double[] init;
public static double[] pr;
public static void main(String[] args) throws Exception {
loadHtml();
pr = doPageRank();
while (!(checkMax())) {
System.arraycopy(pr, 0, init, 0, init.length);
pr = doPageRank();
}
for (int i = 0; i < pr.length; i++) {
HtmlEntity he=list.get(i);
he.setPr(pr[i]);
}
List<HtmlEntity> finalList=new ArrayList<HtmlEntity>();
Collections.sort(list,new Comparator(){
public int compare(Object o1, Object o2) {
HtmlEntity h1=(HtmlEntity)o1;
HtmlEntity h2=(HtmlEntity)o2;
int em=0;
if(h1.getPr()> h2.getPr()){
em=-1;
}else{
em=1;
}
return em;
}
});
for(HtmlEntity he:list){
System.out.println(he.getPath()+" : "+he.getPr());
}
}
/* pagerank步骤 */
/**
* 加载文件夹下的网页文件，并且初始化pr值(即init数组)，计算每个网页的外链和内链
*/
public static void loadHtml() throws Exception {
File file = new File(htmldoc);
File[] htmlfiles = file.listFiles(new FileFilter() {
public boolean accept(File pathname) {
if (pathname.getPath().endsWith(".html")) {
return true;
}
return false;
}
});
init = new double[htmlfiles.length];
for (int i = 0; i < htmlfiles.length; i++) {
File f = htmlfiles[i];
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(
new FileInputStream(f)));
String line = br.readLine();
StringBuffer html = new StringBuffer();
while (line != null) {
line = br.readLine();
html.append(line);
}
HtmlEntity he = new HtmlEntity();
he.setPath(f.getAbsolutePath());
he.setContent(html.toString());
Parser parser = Parser.createParser(html.toString(), "gb2312");
HtmlPage page = new HtmlPage(parser);
parser.visitAllNodesWith(page);
NodeList nodelist = page.getBody();
nodelist = nodelist.extractAllNodesThatMatch(
new TagNameFilter("A"), true);
for (int j = 0; j < nodelist.size(); j++) {
LinkTag outlink = (LinkTag) nodelist.elementAt(j);
he.getOutLinks().add(outlink.getAttribute("href"));
}
map.put(he.getPath(), he);
list.add(he);
init[i] = 0.0;
}
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
HtmlEntity he = list.get(i);
List<String> outlink = he.getOutLinks();
for (String ol : outlink) {
HtmlEntity he0 = map.get(ol);
he0.getInLinks().add(he.getPath());
}
}
}
/**
* 计算pagerank
*
* @param init
* @param alpho
* @return
*/
private static double[] doPageRank() {
double[] pr = new double[init.length];
for (int i = 0; i < init.length; i++) {
double temp = 0;
HtmlEntity he0 = list.get(i);
for (int j = 0; j < init.length; j++) {
HtmlEntity he = list.get(j);
// 计算对本页面链接相关总值
if (i != j && he.getOutLinks().size() != 0
&& he.getOutLinks().contains(he0.getPath())/*he0.getInLinks().contains(he.getPath())*/) {
temp = temp + init[j] / he.getOutLinks().size();
}
}
//经典的pr公式
pr[i] = alpha + (1 - alpha) * temp;
}
return pr;
}
/**
* 判断前后两次的pr数组之间的差别是否大于我们定义的阀值 假如大于，那么返回false，继续迭代计算pr
*
* @param pr
* @param init
* @param max
* @return
*/
private static boolean checkMax() {
boolean flag = true;
for (int i = 0; i < pr.length; i++) {
if (Math.abs(pr[i] - init[i]) > MAX) {
flag = false;
break;
}
}
return flag;
}
}
直接运行算法类，得到的结果如下：
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test4.html : 1.102472450686259
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test5.html : 1.068131842865856
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test2.html : 1.0249590169406457
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test3.html : 1.0046891014946187
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test1.html : 0.9943895104008613
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test7.html : 0.9051236225340915
D:\workspace\Test\WebRoot\htmldoc\test6.html : 0.9002344550746025
此算法可以无限改造，以满足自身要求。
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