Networkx PageRank - 다른 가중치와 동일한 순위입니다.

Question

페이지 랭크 (PageRank)에 대한 질문이 있는데, 나는 그것을 잘 이해하지 못한다고 나타낼 수 있습니다. 두 개의 노드 "A"와 "B"가 있고 A -> B 가중치 1.0과 B -> A 2.0의 그래프가있는 경우 A도가 가중치가 높기 때문에 순위가 높아야하지 않습니까?

Networkx에서 PageRank를 시도했지만 그 이유를 모르겠다.

유향 그래프의 랭크는 랜덤 서퍼 방향 가장자리를 따라 여러 랜덤 홉 후 끝날 곳의 모든 노드를 통해 확률 분포 (임의의 순간 이동과이 끊어진 댕글 링 노드 주소로)로 생각 될 수

>>> from networkx import nx 
>>> DG = nx.DiGraph() 
>>> DG.add_weighted_edges_from([("A", "B", 1.0),("B", "A",2.0)]) 
>>> pr = nx.pagerank(DG) 
>>> pr 
{'A': 0.5, 'B': 0.5} 

Answer 1

. 각 홉에서 특정 에지를 따르는 임의의 서퍼의 확률은 현재 노드를 떠나는 모든 에지의 가중치 합으로 나눈 가중치입니다.

예를 들어, 각 노드의 임의 서퍼는 다른 노드로 이동하기 위해 따라야하는 링크가 하나뿐이므로 어떤 두 링크를 놓을 지 상관없이 PageRank는 항상 (0.5,0.5)를 제공합니다.