| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 导论 | 第9-15页 |
| 一、选题背景及研究意义 | 第9-13页 |
| 二、国内外文献综述 | 第13-14页 |
| 三、主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第一章 PageRank算法的理论基础 | 第15-24页 |
| 第一节 PageRank模型的推导 | 第15-21页 |
| 一、PageRank算法的诞生 | 第15页 |
| 二、链接分析图模型 | 第15-16页 |
| 三、PageRank的简单模型 | 第16-19页 |
| 四、基于转移概率的PageRank的算法模型 | 第19-21页 |
| 第二节 PageRank算法的性质和求解 | 第21-24页 |
| 一、PageRank算法求解的唯一性以及收敛性 | 第21-22页 |
| 二、幂法的原理 | 第22-23页 |
| 三、幂法求解的优缺点 | 第23-24页 |
| 第二章 基于随机约化求解PageRank值 | 第24-30页 |
| 第一节 随机约化的基本思想 | 第24-27页 |
| 一、线性系统的随机迭代方法 | 第24-25页 |
| 二、Kaczmarz算法 | 第25-27页 |
| 第二节 Randomized Kaczmarz算法 | 第27-30页 |
| 一、随机性的引入 | 第27-28页 |
| 二、Randomized Kaczmarz算法的收敛性 | 第28-30页 |
| 第三章 JCR统计与概率类期刊的影响 | 第30-37页 |
| 第一节 对期刊使用PageRank算法的分析 | 第30-31页 |
| 一、期刊与网络连接的比较 | 第30页 |
| 二、期刊使用PageRank排序的优点 | 第30-31页 |
| 第二节 实证分析 | 第31-37页 |
| 一、数据的获取和处理 | 第31-34页 |
| 二、PageRank算法对124种期刊的影响力大小排序 | 第34-37页 |
| 结论与建议 | 第37-40页 |
| 一、结论 | 第37-38页 |
| 二、建议 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 附录A: 使用Postman爬取数据的代码 | 第43-48页 |
| 附件B: 对获取的jason数据处理的代码 | 第48-51页 |
| 附件C: Kaczmarz算法的代码 | 第51-52页 |
| 附录D JCR中124种统计与概率类期刊的结果和数据 | 第52-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
