發(fā)布時間：2018-03-27 06:47

  本文選題：個性化的網(wǎng)頁排名　切入點(diǎn)：分布式算法　出處：《計算機(jī)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：個性化的網(wǎng)頁排名(PPR)是一種常用的圖結(jié)點(diǎn)排名方法.隨著圖的規(guī)模變得越來越大,如何快速地計算出PPR逐漸成為大家研究的關(guān)注熱點(diǎn).該文的最終目的即是為了提高PPR的計算效率.現(xiàn)有的各種優(yōu)化算法可大體分為分布式算法和串行算法,其主要思路均是通過將大圖上的計算分割到多個小子圖上進(jìn)行計算,但不同分塊間的數(shù)據(jù)通信量往往很大而且通信次數(shù)頻繁.該文提出的基于強(qiáng)連通分量的算法可有效解決此類問題.其主要計算過程為,首先快速將大量與計算無關(guān)的結(jié)點(diǎn)和邊剪切掉,其次通過某種策略將在大圖上的計算轉(zhuǎn)化到多個強(qiáng)連通分量子圖上計算,使得各分量子圖之間的數(shù)據(jù)傳遞只需一次即可完成.該文基于強(qiáng)連通分量算法,不僅減少了分布式算法子圖間的通信量,而且降低了串行算法的磁盤讀寫I/O頻率,同時還保證了算法的準(zhǔn)確度幾乎不受損失.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文提出的算法可顯著提高PPR的計算效率.
[Abstract]:Personalized Page ranking (PPRR) is a common method of ranking graph nodes. How to calculate PPR quickly has gradually become the focus of attention. The ultimate purpose of this paper is to improve the computational efficiency of PPR. The existing optimization algorithms can be divided into distributed algorithm and serial algorithm. The main idea is to divide the calculation on the large graph into several small graphs for calculation. However, the data traffic between different blocks is often very large and the communication times are frequent. The algorithm based on strongly connected components can effectively solve this kind of problems. The main calculation process is as follows:. Firstly, a large number of computationally independent nodes and edges are cut off quickly, and then the computation on a large graph is transformed into several strongly connected quantum graphs by some strategy. In this paper, based on the strong connected component algorithm, not only the communication between the subgraphs of the distributed algorithm is reduced, but also the I / O frequency of the serial algorithm is reduced. The experimental results show that the proposed algorithm can significantly improve the computational efficiency of PPR.
【作者單位】： 東北大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項目基金(2012CB316201) 國家自然科學(xué)基金面上項目(61472070)資助~~
【分類號】：TP301.6

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6 胡存龍;數(shù)據(jù)管理平臺—內(nèi)容識別模塊的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2015年

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本文編號：1670468