涉及稀疏矩阵与PageRank算法
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节点间的数据关系较为稀疏，在这种情况下包含200个节点的数据集将产生4万条边（即每条边代表两个节点之间的连接关系）。然而实际上只存在约3, 17条有效连接（即其余边的数量为零）。因此在这种情形下利用稀疏矩阵来表示点与点之间的关系更为适合——其中每个元素占用4个字节的空间；而当考虑整个网络规模时若采用完全矩阵表示法则所需存储空间将高达约362.73TB；但在Wiki网络中实际存在的边数仅为192万条（即仅占总可能边数的比例约为5%）因此在这种大规模网络场景下使用稀疏矩阵表示方法更为必要。
导入安装包
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix导入数据
在处理大量输入数据时
file_name = ""
network_file = f'./{file_name}.txt'
row_l = list()
col_l = list()
with open(network_file, "r", encoding="utf-8") as file1:
while 1:
networki = file1.readline()
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