Pagerank算法（我知道）假设边缘没有权重。所以标准公式是：
PR(A) = (1 - d)/N + d*\sigma PR(E)/L(E)
其中L（E）是页面E的外向链接数，其中E是指向页面A的每个页面。
正如您在此处所见，公式中未考虑进入A的边的权重。
两个问题：
a）如果我们考虑每个边缘的权重进入A，那么调整后的公式是什么，假设权重越高越好（python中的networkx包确实考虑加权边缘，但代码比上面更复杂）公式，我更愿意检查是否有更简单的解决方案）
b）我实际上想要这个BSP Pregel之类的框架。有BSP Pregel style implementation，但正如您所看到的，它不考虑边缘的权重。如果你能推荐一个，那就太棒了
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我建议你首先将所有边缘权重加到邻居中，然后向邻居发出一定比例的节点等级。
例如： 一个节点的等级为10.他有2个邻居，他们的边缘权重为70和30。 总而言之，这将是100.对于具有边权重70的第一个节点，您发出等级7，而另一个节点发出3。
答案 1 :(得分：0)
有一个WeightedPageRank here的Java实现。我没有尝试过，但在快速阅读了这些来源后，它似乎符合您的要求。