本文關(guān)鍵詞：深度重啟的Arnoldi加速的PageRank方法

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息量的膨脹,使得搜索引擎成為人們獲取信息的必不可少的信息檢索工具。如何能夠在巨量雜亂無(wú)章的信息中幫助用戶快速、準(zhǔn)確地檢索出有用的信息成為近幾年學(xué)者共同關(guān)注的問題。網(wǎng)頁(yè)排序作為搜索引擎的關(guān)鍵技術(shù)之一,它的好壞直接影響了互聯(lián)網(wǎng)用戶對(duì)信息的準(zhǔn)確查找。在排序算法中,應(yīng)用最成功,最具研究?jī)r(jià)值的算法是由斯坦福大學(xué)的Larry和Sergey Brin在1996年提出的PageRank算法。該算法基于網(wǎng)絡(luò)的鏈接結(jié)構(gòu)獲得網(wǎng)頁(yè)的重要性排序。PageRank問題可以轉(zhuǎn)化為求解Google矩陣的主特征向量的問題,原始的P ageRank算法是用冪法計(jì)算Goog le矩陣的主特征向量；也可以轉(zhuǎn)化為求解相應(yīng)的大型稀疏線性系統(tǒng)的問題；同時(shí),許多基于Krylov子空間的迭代方法也被用來(lái)加速PageRank問題的計(jì)算。基于內(nèi)外迭代法[1], MSI[2]方法,我們將預(yù)處理思想運(yùn)用于求解PageRank問題,分別提出了求解PageRank問題的深度重啟的Arnoldi方法加速的內(nèi)外迭代法和深度重啟的Arnoldi方法加速的MSI方法。在第四章,我們結(jié)合了深度重啟的Arnoldi方法和內(nèi)外迭代法的優(yōu)點(diǎn),提出了先利用深度重啟的Arnoldi方法對(duì)PageRank初始向量進(jìn)行預(yù)處理,然后再運(yùn)行內(nèi)外迭代法,在迭代計(jì)算中相互轉(zhuǎn)換,有效地加速了算法的收斂性,并且減少了運(yùn)行的時(shí)間。在第五章,我們用深度重啟的Arnoldi方法來(lái)加速M(fèi)SI算法。理論分析和數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性和可行性.
【關(guān)鍵詞】：PageRank 內(nèi)外迭代法 多分裂迭代法 深度重啟的Arnoldi方法
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 引言10
• 1.2 PageRank問題的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 PageRank算法模型及實(shí)例13-19
• 2.1 PageRank算法模型13-14
• 2.2 Google矩陣的數(shù)學(xué)性質(zhì)14-16
• 2.3 網(wǎng)頁(yè)鏈接實(shí)例16-19
• 第三章 深度重啟的Arnoldi方法19-26
• 3.1 Arnoldi方法19-22
• 3.2 重啟的Arnoldi方法22-23
• 3.3 深度重啟的Arnoldi方法23-26
• 第四章 深度重啟的Arnoldi加速的內(nèi)外迭代法26-38
• 4.1 內(nèi)外迭代法26-27
• 4.2 深度重啟的Arnoldi加速的內(nèi)外迭代法27-29
• 4.3 收斂性分析29-33
• 4.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)33-36
• 4.5 總結(jié)36-38
• 第五章 深度重啟的Arnoldi加速的MSI方法38-47
• 5.1 MSI迭代法38-39
• 5.2 深度重啟的Arnoldi加速的MSI方法39-40
• 5.3 收斂性分析40-44
• 5.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)44-45
• 5.5 總結(jié)45-47
• 第六章 總結(jié)和展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的文章51-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的基金項(xiàng)目52-53
• 致謝53

【相似文獻(xiàn)】

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10 姜sバ，

本文編號(hào)：1051888