가중 그래프의 PageRank 알고리즘

Question

다음과 같은 상황이 있습니다. 그래프 G가 4 개의 노드와 2 개의 에지를 가지고 있다고 가정하십시오. 가중치 0.9의 가장자리 A와 B의 가중치 0.1의 가장자리 C가 있습니다.
가중치 그래프의 PR 알고리즘에서 한 노드의 아웃 링크의 모든 가중치는 정규화되어 그 합이 1이됩니다. 따라서 예제에서 두 가중치가 1로 변환 된 다음 B와 D의 PageRank 값은 동일합니다.
가장자리 C에서 D까지 가중치가 적기 때문에 D가 A에서 B보다 질량이 적다 (또는 투표)되도록이 알고리즘의 수정 된 버전이 필요합니다. 그리고 마지막으로, D의 최종 값은 B의 값보다 작습니다.
이전에 누군가가 있었는지 나는 알 수 없습니다. 그렇지 않다면 나에게 몇 가지 제안을 해줄 수 있습니까? 어떤 도움을 주셔서 감사합니다.

이것은 내 첫 번째 질문입니다. 혼란이 있으면 죄송합니다.

편집 : 좋아, 그런 알고리즘이없는 것 같습니다.
다른 방식으로 문제를 다시 설명하겠습니다. 질량 (또는 정보)이 소스 노드 집합에서 그래프의 다른 모든 노드로 전파되는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 모서리를 통해 전달되는 질량의 양은 중량에 따라 달라지며, 즉 중량이 적을수록 질량이 덜 전달되며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

Answer 1

그냥 정규화 모두 가장자리입니다. 귀하의 예에서는 이미 그렇습니다.