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随着社交网络的发展，其节点影响力度量成为一个重要的研究领域。针对传统随机游走PageRank算法精确度不高的问题，提出一种逆向随机游走PageRank算法，该算法采用逆向查找消息传播源的思想，对网络中的每条有向边以概率ε进行逆向随机游走，通过迭代计算出每个节点的PageRank值。实验表明，本文提出的算法较传统的随机游走PageRank算法具有更好的稳定性，并在迭代次数较少时也能保持较高精度。