资源包含文件：设计报告word+Python源码及数据 朴素的 PageRank 算法在 Web 网页结构良好的环境下可以正常运行，通过迭代可以对不同的网页给出合理的打分。然而，研究表明，现实中的 Web 网页结构常常出现网页个体或网页群体没有出向链接，即网络中的 dead ends 和 spider trap。PageRank 算法经过迭代之后，全体系统的权重会被以上两种 Web 网页结构吸收，其余页面的权重会趋于 0，这使得计算得出的结果失去意义。基于以上的问题，Google 对于朴素的 PageRank 算法提出改进策略。新的算法增加了随机游走因子，对于 Web 网页间的行为进行了更加细致的建模。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125219303

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链接分析:信息科学的研究方法。 链接分析在许多领域中有着广泛的应用 ，如计算机技术、理论物理、信息科学、传播学以及社会学等。之所以能有这样广泛的应用，一方面是因为网络的重要性;另一方面是因为人们普遍认为 :从网页之间的超链接中能够提取各种有用的信息。

这个程序实现了下载网页页面，并提取出网页中的所有链接，并对链接进行归类分析。

南开大学2021年大数据课程第一次课程作业，基本内容是PageRank进行链接分析。 任务阐述： 给定输入N(规模约为1e4)个节点间的有向图表示链接关系； 进行PageRank链接分析， 给出所有节点的权重打分，这里PageRank需要考虑随机游走以消除spider trap or dead loop