如何解决加权边缘如何影响networkx中的PageRank？
不久，较大的权重对于传入的节点更好。
PageRank在有向加权图上工作。如果页面A具有到页面B的链接，则页面B的得分会上升，即页面B（节点）输入的次数越多，其得分就越高。
有关更多详细信息，请参见PageRank上的Wikipedia文章。
：让我们做一个实验。创建一个具有3个节点和两个权重相等的有向边的有向图。
import networkx as nx
D=nx.DiGraph()
D.add_weighted_edges_from([('A','B',0.5),('A','C',0.5)])
print nx.pagerank(D)
>> {'A': 0.259740259292235, 'C': 0.3701298703538825, 'B': 0.3701298703538825}
现在，增加（A，C）边的权重：
D['A']['C']['weight']=1
print nx.pagerank(D)
>> {'A': 0.259740259292235, 'C': 0.40692640737443164, 'B': 0.3333333333333333}
如您所见，随着传入边缘权重的增加，节点C得分更高。
解决方法
我在玩networkx（Python中的图形库），发现文档说PageRank算法在评分时考虑了边缘权重，但是我想知道更大的边缘权重是更好还是更低的权重呢？
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