Python中的PageRank：超过最大递归深度

Question

我有一个数据集-大约有30000个用户，我想根据基于PageRank的UserRank算法来计算每个用户的影响力：

对于每个用户，我都有一个关注者列表。我试图用Python计算它，但是我得到了：

RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

这里是代码：

def calculate_user_rank(user_id):
    user_rank = 0
    for j in user[user_id]["followers"]:
        user_rank += (1 + (user[user_id]["followers_count"]/user[user_id]["tweets"]) * calculate_user_rank(j))/user[j]["followers_count"]
    return user_rank

有没有办法为每个用户计算此度量？

Answer 1

处理该问题的一种方法是利用动态编程的概念，因为您可能会一遍又一遍地重复解决相同的子问题。因此，最好是存储用户页面排名的结果，而不是一次又一次地计算它们。

用途：

def calculate_user_rank(user_id, memo={}):
    user_rank = 0
    for j in user[user_id]["followers"]:
        if j not in memo:
            memo[j] = calculate_user_rank(j, memo)

        user_rank += (1 + (user[user_id]["followers_count"]/user[user_id]["tweets"]) * memo[j])/user[j]["followers_count"]
    memo[user_id] = user_rank

    return memo[user_id]

Answer 2

您可以随时更改默认递归限制：What is the maximum recursion depth in Python, and how to increase it?但是在此示例中，我希望为您的问题提供迭代解决方案（例如：https://github.com/thomasjhuang/PageRank/blob/master/run_pagerank.py），并为每个用户缓存其性能得分。