我从中随机抽取了100个用户，同时利用一定的技术手段，给这个100个用户之间赋予一定的关注关系，整理后的数据如下，主要包括两部分，第一部分是用户之间的关注关系（用户id，关注的用户id），第二是给每个用户赋予一定的初始值（用户id，初始用户pr值全部为1）

?????????????????????????? (1)??

3：PR算法的MR化设计

???? 我么以下面这个图来说一下

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? ? ? ? ??ID=1的页面链向2,3,4页面,所以一个用户从ID=1的页面跳转到2,4的概率各为1/3
??????? ID=2的页面链向3,所以一个用户从ID=2的页面跳转到3,4的概率各为1/2
??????? ID=3的页面链向4页面,所以一个用户从ID=3的页面跳转到4的概率各为1
??????? ID=4的页面链向2页面,所以一个用户从ID=4的页面跳转到2的概率各为1

?????? （1）：构造邻接矩阵

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?????? （2）：构造邻接矩阵

???????????

???????? （3）：转换为概率矩阵(转移矩阵)

????????????

????????? （4）：阻尼系数概率矩阵

????????? ?

???????? （5）：进行迭代计算

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?????????? 至于迭代的次数有子集设定，并不是越多越好，根据六度分割理论来讲，一般迭代6次

五 . 程序开发：hadoop实现PeopleRank算法

程序架构如下：

个人代码目录：

下面我们具体说一说每一个文件是干什么的

day7_author100_mess.csv：源文件，由dataEtl.java处理成我们所需要的数据格式

people.csv，peoplerank.txt ：day7_author100_mess.csv处理后得到的文件

prjob.java：程序调度的主函数

prMatrix.java：数据转换为矩阵形式

prJisuan.java： 计算每个用户的PR值

prNormal.java：PR值的标准化

prSort.java：对转化后的PR值进行排序

最终的输出文件目录

（编辑：核心网）

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