要解决ArticleRank忽略了关系权重的问题，可以对其算法进行修改。下面是一个示例代码，展示如何根据关系权重进行ArticleRank计算：

import numpy as np

def article_rank(adj_matrix, d=0.85, max_iterations=100, epsilon=1e-6):
    n = adj_matrix.shape[0]
    adj_matrix = adj_matrix / adj_matrix.sum(axis=1, keepdims=True)  # 归一化邻接矩阵
    
    # 初始化PageRank向量
    pagerank = np.ones(n) / n
    
    for _ in range(max_iterations):
        new_pagerank = np.ones(n) * (1 - d) / n
        
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if adj_matrix[j, i] != 0:
                    # 使用关系权重进行计算
                    new_pagerank[i] += d * adj_matrix[j, i] * pagerank[j] / adj_matrix[j].sum()
        
        if np.abs(new_pagerank - pagerank).sum() < epsilon:
            break
        
        pagerank = new_pagerank
    
    return pagerank

# 示例用法
adj_matrix = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]])
pagerank = article_rank(adj_matrix)

print(pagerank)

在上面的示例中，我们根据关系权重对ArticleRank算法进行了修改。在计算新的PageRank向量时，我们使用了关系权重进行加权计算。通过这种方式，可以在计算ArticleRank时考虑到关系权重。