【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)PageRank算法難以高效處理Web圖數(shù)據(jù)網(wǎng)頁排序問題,文章在不犧牲準(zhǔn)確度的前提下,提出一種在MapReduce平臺(tái)上基于改進(jìn)PageRank的加速算法:top K-Rank.為識(shí)別出排名為前k的網(wǎng)頁,通過在迭代過程中裁剪掉不必要的節(jié)點(diǎn)及邊的形式,動(dòng)態(tài)構(gòu)建子圖,由子圖迭代計(jì)算出PageRank值的上下限。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法不僅可以保證結(jié)果的準(zhǔn)確性,還可以更快地找到用戶所需網(wǎng)頁數(shù)。
[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.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(12531107)
【分類號(hào)】：TP393.092

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5 姜sバ，

本文編號(hào)：2307227