算法pr

A. 可以简要解释下PR算法吗

你说的这个PR是不是指的评价疗效的那个PR？如果是的话，应该是测量治疗前后肿瘤的大小，测量时先找出肿瘤的最长直径，然后再找出与这个径垂直的那个最长直径，分别测量后得出数据。经比较后若肿瘤体积缩小超过50%就认为是疗效达到了PR。

B. PR的算法思路

在大学生上学时，需要写各种各样的论文，关于一篇论文，如何来评定它的价值呢？就是引用。写一篇论文，我们大多数并不能完全创新出新内容来，我们需要“站在巨人的肩膀上”，通过引用别人的文章，或者观点，来帮助说明自己的观点，当你引用别人的观点时，从一定意义上面来说，你是认为他的文章或者观点是有价值的。一个人说它有价值，两个人说它有价值，随着说它有价值的人越来越多，他的论文也显得越来越重要了。
从这个PR产生的背景上我们可以大致猜想到PR值的大致算法，如果将论文比作页面，引用别人的文章代表链接的话，PR值产生的大致思路便出现了：
A、B、C三个页面，B页面创建时，链接了A页面，C页面创建时也链接了A页面，那么A页面的PR值就是最高的了。

C. PR的算法介绍

PageRank
基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/C(T)
其中PR（T）为T的PageRank值，C(T)为T的出链数，则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。
PR（A）=（1-d）+d（PR（t1）/C（t1）+…+PR（tn）/C（tn））
A代表页面A
PR（A）则代表页面A的PR值
d为阻尼指数。通常认为d=0.85
t1…tn 代表链接向页面A的页面t1到tn
C代表页面上的外链接数目。C（t1）即为页面t1上的外链接数目
从计算公式可以看到，计算PR值必须使用迭代计算才能得到。
优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。
不足：人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低；另外，PageRank有很严重的对新网页的歧视。
Topic-Sensitive
（主题敏感的PageRank）
基本思想：针对PageRank对主题的忽略而提出。核心思想：通过离线计算出一个PageRank向量集合，该集合中的每一个向量与某一主题相关，即计算某个页面关于不同主题的得分。主要分为两个阶段：主题相关的PageRank向量集合的计算和在线查询时主题的确定。
优点：根据用户的查询请求和相关上下文判断用户查询相关的主题（用户的兴趣）返回查询结果准确性高。
不足：没有利用主题的相关性来提高链接得分的准确性。
Hilltop
基本思想：与PageRank的不同之处：仅考虑专家页面的链接。主要包括两个步骤：专家页面搜索和目标页面排序。 优点：相关性强，结果准确。 不足：专家页面的搜索和确定对算法起关键作用，专家页面的质量决定了算法的准确性，而专家页面的质量和公平性难以保证；忽略了大量非专家页面的影响，不能反映整个Internet的民意；当没有足够的专家页面存在时，返回空，所以Hilltop适合对于查询排序进行求精。

D. 网站的“pr”是什么意思，怎么提高“pr”

PR值全称为PageRank（网页级别），用来表现网页等级的一个标准，级别分别是0到10，是Google用于评测一个网页“重要性”的一种方法。
定义：
PR值，即PageRank，网页的级别技术。取自Google的创始人Larry
Page，它是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，用来标识网页的等级/重要性。级别从0到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。例如：一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎（或者说极其重要）。
算法：
Google关于网页PR值的算法：PR(A)
=
(1-d)+
d(PR(t1)/C(t1)+
...
+
PR(tn)/C(tn））。PR(A）为要计算Pr值的A页面，d为阻尼因数，一般为0.85，PR(t1)...PR(tn）分别是各个链接到你的网站的PR值，C(t1)...C(tn）分别是各个链接到你的网站的外部链接数量，由此可以看出对方给你做链接时，并不只是对方网站的PR越高越好，对方网站链出的外部链接数量也很重要。

E. PR是什么意思!

PR是项目评审的意思。

PR是项目评审（Project Review）英文的缩写。就是关于审查和批准项目计划，项目变更和工作进展评价的一个步骤。项目评审的输入、步骤以及它的输出结果取决于不同的评分类型。PR还有其他的意思。

1、PR是指公共关系。公关（公共关系简称，public relations，缩写PR）是指企业在从事市场营销活动中正确处理企业与社会公众的关系，以便树立企业的良好形象，从而促进产品销售的一种活动。

2、PR值，即PageRank，网页的级别技术。取自Google的创始人Larry Page，他是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，用来标识网页的等级/重要性。级别从0到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。

(5)算法pr扩展阅读

审查，审核、调查，或者说是对某项事情、情况的核实、核查。也指软件工程中的一个步骤。指调查核实并评定是否正确、妥当。依法应当先经下级民政部门审查后报上级民政部门决定的行政许可，下级民政部门应当依法接受申请人的申请，并进行初步审查。

项目变更有补充和修改两种方式。补充是在原合同基础上增加新的内容，从而产生新的债权债务关系。修改是对原合同的条款进行变更，抛弃一些原来的条款，或更换成新的内容。

F. PR值的算法

PR值的算法：
PR（A）=（1-d）+d（PR（t1）/C（t1）+…+PR（tn）/C（tn））
其中PR（A）表示的是从一个外部链接站点t1上，依据PageRank系统给你的网站所增加的PR分值；PR（t1）表示该 外部链接网站本身的PR分值；C（t1）则表示该外部链接站点所拥有的外部链接数量。大家要谨记：一个网站的投票权 值只有该网站PR分值的0.85，而且这个0.85的权值平均分配给其链接的每个外部网站。设想我们的一个网站，被链 接至PR值为4，外部链接数为10的网站，则计算公式如下：
PR（AKA）=（1-0.85）+0.85*（4/10）=0.15+0.85*（0.4）=0.15+0.34=0.49
也就是说，如果我的网站和一个PR值为4、外部链接数为10的网站链接，最后我的网站将获得的PR值为0.49。 再让我们看看如果我们网站获得的是一个PR值为8，外部链接数为32的网站的链接，那么我将获得的PR分值将是：
PR（AKA）=（1-0.85）+0.85*（8/32）=0.15+0.85*（0.25）=0.3625

G. 网站PR的计算公式！

假设一个由4个页面组成的小团体：A，B， C 和 D。如果所有页面都链向A，那么A的PR(PageRank)值将是B，C 及 D的和。

PR(A) = PR(B) + PR(C) + PR(D)

继续假设B也有链接到C，并且D也有链接到包括A的3个页面。一个页面不能投票2次。所以B给每个页面半票。以同样的逻辑，D投出的票只有三分之一算到了A的 PageRank 上。

PR(A) =PR(B) /2+PR(C) /1+PR(D)/3

换句话说，根据链处总数平分一个页面的PR值。

PR(A) =PR(B) /L(B)+PR(C) /L(C)+PR(D)/L(D)

最后，所有这些被换算为一个百分比再乘上一个系数q。由于下面的算法，没有页面的PageRank会是0。所以，Google通过数学系统给了每个页面一个最小值1−q。

PR(A) =(PR(B) /L(B)+PR(C) /L(C)+PR(D)/L(D)+...+PR(N)/L(N))q+1-q

所以一个页面的 PageRank 是由其他页面的PageRank计算得到。Google 不断的重复计算每个页面的 PageRank。如果您给每个页面一个随机 PageRank 值(非0)，那么经过不断的重复计算，这些页面的 PR 值会趋向于正常和稳定。这就是搜索引擎使用它的原因。

其中，PR(A)：指网页A的佩奇等级(PR值)

PR(B)、PR(C)...PR(N)表示链接网页A的网页N的佩奇等级(PR)。N是链接的总数，这个链接可以使来自任何网站的导入链接(反向链接)。

L(N)：网页N往其他网站链接的数量(网页N的导出链接数量)

q：阻尼系数，介于0-1之间，google设为0.85.

从上面的公式我们可以看到网页A的PR是由链接它的其他网页L(N)所决定的。在网页L(N)中如果有一个链接指向网页A，那么A就得到了一个“投票气而这个投票来自网上任何一张网页。每个“投票”都是表示一份“支持”。越多的链接指向网页A，网页A的PR值或者等级就越高。没有链接就是没有一个网页支持A。

但是不同网页的PR值不同，所以不同的网页给网页A的投票权重是不一样的。

完整的PR值计算方法

这个方程式引入了随机浏览的概念，即有人上网无聊随机打开一些页面，点一些链接。一个页面的PageRank值也影响了它被随机浏览的概率。为了便于理解，这里假设上网者不断点网页上的链接，最终到了一个没有任何链出页面的网页，这时候上网者会随机到另外的网页开始浏览。

H. 网站的“pr”是什么意思，怎么提高“pr”

因为现在短视频的崛起，任何企业，任何工作室或者个人都需要剪辑大量的视频来包装品牌，发抖音，发朋友圈，发淘宝等自媒体渠道做展示。因为每天都要更新并发布新内容，所以剪辑师根本招不够，供需失衡就造成了剪辑师高薪水(无论是找工作还是自己在家里接私单，月收入轻松过万，两三万也是稀松平常。)【推荐一个免费“短视频剪辑后期”学习网址】：
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I. SEO的PR算法公式

PR值，即PageRank，网页的级别技术。取自Google的创始人Larry Page，它是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，用来标识网页的等级/重要性。级别从0到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。
GooglePR值的算法
Google关于网页PR值的算法：PR(A) = (1-d)+ d(PR(t1)/C(t1)+ ... + PR(tn)/C(tn))。PR(A)为要计算Pr值的A页面，d为阻尼系数，一般为0.85，PR(t1)...PR(tn)分别是各个链接到你得网站的PR值，C(t1)...C(tn)分别是各个链接到你得网站的外部链接数量，由此可以看出对方给你做链接时，并不是对方网站的PR越高越好，对方网站链出的外部链接数量也很重要。

J. PR的算法

***********************************************************
* Function Name:
* i = IndexKMP();
*
* Parameters:
* char *S - 主串或文本串
* char *P - 模式串
* int pos - 起始查询的位置
*
* Return Value:
* int
*
* Description:
* 一般的kmp算法实现模式匹配.
************************************************************************/
int IndexKMP(const char* S, const char* P, int pos)
{ // 利用模式串P的next函数求P在主串S中第pos个字符之后的位置的KMP算法
// 其中, P非空, 1≤pos≤strlen(S)
assert(S && P && "Primary String S or Pattern P is NULL in IndexKMP()!\n");

int i = pos - 1, j = 0; // 从第1个字符开始,i为主串的索引,j为模式串的索引
int n = strlen(S), m = strlen(P); // 取串长度

if (n < m) return 0; // 隐含条件:模式串的长度必须小于或等于主串的长度

assert((pos >= 1) && (pos <= n) &&
"Parameter pos is not in the domain[1, strlen] in IndexKMP()!\n");

int *next = NULL; // 生成next数组空间
next = (int*)malloc((m + 1) * sizeof(int)); // m+1是为了防止在get_next()函数中内存访问溢出
assert(next && "Allocate memory for next[] failed in IndexKMP()!\n!");

/* Preprocessing */
get_next(P, m, next); // 创建next数组___next数组访问越界

#ifdef _DEBUG
printf("\nNext[]:\n");
for (int x = 0; x < m; ++x)
{
printf("%d\t", next[x]);
}
printf("\n");
#endif

#ifdef _DEBUG
int iCount = 0;
#endif
/* Searching */
while (i <= n - m + j && j < m)
{
if (S[i] == P[j] || j == -1)
{ // 不失配继续比较后续字符
#ifdef _DEBUG
if (j != -1) iCount++;
#endif
++i;
++j;
}
else
{ // 模式串向右移动(特点：S的i指针不回溯，从P的k位置开始匹配)
#ifdef _DEBUG
iCount++;
#endif
j = next[j];
}
}

free(next); next = NULL;

if (j == m)
{
#ifdef _DEBUG
printf("匹配时KMP算法的比较次数为:");
PRi(iCount);
#endif
return (i - m + 1); // 匹配成功
}
else
{
#ifdef _DEBUG
printf("失配时KMP算法的比较次数为:");
PRi(iCount);
#endif
return 0; // 匹配不成功
}
} // IndexKMP