GraphX Pagerank实现
所以我对GraphX pagerank的实现有点困惑。
https://github . com/Apache/spark/blob/feaa 07802203 b 79 f 454454445 c 0 a 12a 2784 cfeb/graphx/src/main/Scala/org/Apache/spark/graphx/lib/page rank . Scala # L115-L160
特别是第138行，https://github . com/Apache/spark/blob/feaa 07802203 b 79 f 454454445 c 0 a 12a 2784 cfeb/graphx/src/main/Scala/org/Apache/spark/graphx/lib/page rank . Scala # L138。
为什么顶点的页面排名没有定义为resetProb（1.0-resetProb）*msgSum而不是oldPR（1.0-resetProb）*msgSum
有人能解释一下这个区别吗？链接也没有指向master，很抱歉如果有人对此感到困惑，但是master仍然有相同的代码。
共有1个答案
这样做有什么意义？
resetProb + (1.0 - resetProb) * msgSum
resetProb 在算法执行期间不会更改（默认情况下为 0.15）。所以它只是一个常数。为什么您认为在每个顶点的页面排名中添加常量是有意义的。
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