我遇到了一个关于计算线性代数的话题，它讨论了计算特征值的迭代算法。我使用过幂法，它是一种迭代算法，可以将一系列向量收敛到最大的特征值。
幂法的一种应用是由拉里佩奇和谢尔盖布林开发的著名的 PageRank 算法。该算法的整个概念是一个对应于系统最大特征值的特征向量问题在哪里是谷歌矩阵。可以使用 Power 方法找到该特征向量。
有趣的是，我想知道 PageRank 是否有除网上冲浪以外的任何应用，因为它结合了随机游走的概念和一些计算图论和线性代数，我怀疑它们可能在数据科学中有一些应用。欢迎任何想法。
Hubáček 等人将 PageRank 应用于足球比赛预测：
PageRank 最初是为了通过检查引用它的其他网站的重要性来评估网站的重要性而开发的。同样，我们的假设是，一个强大的团队将通过与其他强大的团队取得更好的结果来确定。团队的 PageRank 可以从包含与团队对应的列和行的矩阵中计算出来。每个单元格都有一个数字，表示一个团队在之前的比赛结果方面相对于另一个团队的相对优势。特别是，单元格包含
哪里哪里是球队的胜利（平局）数超过（与）团队, 和归一化器是涉及两支球队的比赛次数。这些数字是从当前和前两个赛季中提取的。系数反映标准足球积分分配。
这个想法是基于Lazova 和 Basnarkov的PageRank 方法对国家足球队进行排名。