Algorithms For Dummies

Implementing a Python script

PageRank is a function that scores the nodes in a graph with a number (the higher 

the number, the more important the node). When scoring a web page, the number 

could represent the probability of a random surfer visit. You express probabilities 

using  a  number  from  0.0  to  a  maximum  1.0  and,  ideally,  when  representing 

the probability of being on a particular site among all available sites, the sum of 

all the probabilities of the pages on the web should equal 1.0.

Many versions of PageRank exist, each one changing its recipe a little to fit the 

kind of graph it has to score. The example in this section presents you with the 

original version for the web presented in the previously mentioned paper by Brin 

and  Page  and  in  the  paper  “PageRank:  Bringing  Order  to  the  Web”  (

http://

ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf

).

The example creates three different web networks made of six nodes (web pages). 

The first one is a good working network, and the other two demonstrate prob-

lems that a random surfer may encounter because of the web structure or a web 

spammer’s actions. This example also uses the NetworkX commands discussed in 

Chapter 8. (You can find this code in the 

A4D; 11; PageRank.ipynb

 file on the 

Dummies site as part of the downloadable code; see the Introduction for details.)

import numpy as np

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

---

214

 

   

  PART 3