子图估算PageRank网页排序算法研究

发布时间：2018-11-03 08:16

【摘要】：针对传统PageRank算法难以高效处理Web图数据网页排序问题,文章在不牺牲准确度的前提下,提出一种在MapReduce平台上基于改进PageRank的加速算法:top K-Rank.为识别出排名为前k的网页,通过在迭代过程中裁剪掉不必要的节点及边的形式,动态构建子图,由子图迭代计算出PageRank值的上下限。理论分析和实验结果表明:该算法不仅可以保证结果的准确性,还可以更快地找到用户所需网页数。
[Abstract]:Because the traditional PageRank algorithm is difficult to deal with the problem of sorting pages in Web graph data network efficiently, this paper presents an accelerated algorithm based on improved PageRank on MapReduce platform, top K-Rank-based, without sacrificing the accuracy. In order to identify the top k web pages, by cutting out unnecessary nodes and edges in the iterative process, the subgraph is constructed dynamically, and the upper and lower limits of PageRank value are calculated iteratively by the subgraph. The theoretical analysis and experimental results show that the algorithm can not only guarantee the accuracy of the results, but also find the number of pages required by users more quickly.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531107)
【分类号】：TP393.092

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本文编号：2307227