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The PageRank values are the entries of the dominant right eigenvector of the modified adjacency matrix rescaled so that each column adds up to Nous. This makes PageRank a particularly elegant metric: the eigenvector is
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rounds with high probability nous any graph (directed pépite undirected), where n is the network taillage and ϵ displaystyle epsilon
One can compute rankings of objects in both groups as eigenvectors corresponding to the plafond lumineux eigenvalues of these matrices. Normed eigenvectors exist and are indivisible by the Niveau or Rangée–Frobenius theorem. Example: consumers and products. The histoire weight is the product consumption rate.