基于分解转移矩阵的PageRank迭代计算方法

发布时间：2018-03-05 18:35

  本文选题：计算机应用　切入点：中文信息处理　出处：《中文信息学报》2007年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文提出了一种基于分解转移矩阵的PageRank的迭代计算方法。该方法对PageRank理论模型进一步推导,把其Markov状态转移矩阵进行了分解,从而降低存储开销和计算复杂度,减少I/O需求,使得PageRank计算的工程化实现更为简单。实验表明1 700多万的网页2.8亿条链接,可以在30秒内完成一次迭代,内存需求峰值585MB,可以满足工程化应用的需求。
[Abstract]:In this paper, an iterative computing method for PageRank based on factorization transfer matrix is proposed, which further deduces the theoretical model of PageRank and decomposes its Markov state transition matrix, thus reducing the storage overhead and computational complexity, and reducing the requirements of I / O. The experiment shows that more than 17 million web pages with 280 million links can complete an iteration within 30 seconds, and the peak memory requirement is 585MB, which can meet the needs of engineering applications.
【作者单位】： 北京信息科技大学中文信息处理研究中心 北京信息科技大学中文信息处理研究中心 北京信息科技大学中文信息处理研究中心
【基金】：863计划重点项目资助(2006AA010105) 北京市教委科技发展计划项目资助(KM200710772010) 北京市属市管高校人才强教计划项目资助(PXM2007_014224_044677,PXM2007_014224_044676)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：1571439