网页评级模型
有n个网页,则构造的矩阵A为nxn, A的j列的每个元素(aij)的值表示, 从页面 j 跳到页面 i 的概率。
初始状态向量X0中的元素 可以看成 每页当前停留的概率(或者有多少人在这个页面)经过几次迭代(A^k * x0)后,Xk向量表示进过多次访问(跳转-模拟用户的上网行为)后,
停留在j也面的人数,当A为随机矩阵,且所以元素都大于0时,可以保证这个过程有一个稳态向量,这个向量就是每个页面的权值。
X0=[b1,b2...bn] A X0 看成 a1 b1 + a2 b2 +... an bn (b1,b2...bn 是x0的元素实数,a1,a2...是向里,a2里的每个元素表示 从页面2到其他页面i的概率)
AX0 结果表示经过一次过程模拟,各个页面的权值(或者说停留在这页面中的人数(比例))
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
clc format long t=rand(50,50); for i=1:1:50 t(:,i)= t(:,i)/sum(t(:,i)) ; end [V,L]=eig(t); L(1,1) abs(L(2,2)) abs(L(32,23))
生成随机矩阵