吡咯 PY马拉松实现对于R andomW¯¯烷基，其中R estart（PyRWR）。 重新启动随机游走（RWR）是著名的链接分析算法之一，该算法可测量任意类型的图（网络）中的节点到节点的接近度。 代表性的应用程序包括各种现实世界中的图形挖掘任务，例如个性化节点排名，图形中的推荐（例如，“您可能认识的人”）以及异常检测。 pyrwr目的是在Python中使用numpy和scipy实现基于Power Iteration的RWR分数计算算法。 更具体地说， pyrwr专注于计算给定查询（种子）节点的单个源RWR得分向量，该向量用于对查询节点进行个性化节点排名。 除了RWR， pyrwr支持计算具有多个种子和PageRank的Personalized PageRank（PPR），这是RWR的著名变体。 pyrwr支持的功能有： 查询类型 重新启动随机游走（RWR）：个性化排名； 只允许一

java代码的重启式随机游走代码，运行在Eclipse平台上，转自github，也可以自行下载，可运行，有Demo文件输入

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重启随机游走算法，带有小例子。