本文選題：計算機應用　切入點：中文信息處理　出處：《中文信息學報》2007年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文提出了一種基于分解轉移矩陣的PageRank的迭代計算方法。該方法對PageRank理論模型進一步推導,把其Markov狀態(tài)轉移矩陣進行了分解,從而降低存儲開銷和計算復雜度,減少I/O需求,使得PageRank計算的工程化實現(xiàn)更為簡單。實驗表明1 700多萬的網(wǎng)頁2.8億條鏈接,可以在30秒內(nèi)完成一次迭代,內(nèi)存需求峰值585MB,可以滿足工程化應用的需求。
[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.
【作者單位】： 北京信息科技大學中文信息處理研究中心 北京信息科技大學中文信息處理研究中心 北京信息科技大學中文信息處理研究中心
【基金】：863計劃重點項目資助(2006AA010105) 北京市教委科技發(fā)展計劃項目資助(KM200710772010) 北京市屬市管高校人才強教計劃項目資助(PXM2007_014224_044677,PXM2007_014224_044676)
【分類號】：TP301.6

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