【摘要】：為提高圖分析中PageRank模型的計算效率,提出基于聯(lián)合局部敏感轉(zhuǎn)移矩陣的PageRank模型改進(jìn)形式。設(shè)計聯(lián)合局部及邊界的局部個體轉(zhuǎn)移矩陣,將計算限定在圖局部,降低節(jié)點(diǎn)參與轉(zhuǎn)移矩陣的計算數(shù)量,提高計算效率,為保證算法精度,給出該方式的補(bǔ)償矩陣;在矩陣計算過程中,考慮可重復(fù)利用矩陣計算的再利用問題,降低計算的重復(fù)性,進(jìn)一步提高計算效率,給出所設(shè)計算法的計算復(fù)雜度分析。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的仿真測試結(jié)果表明,與FRWR和GMES等算法相比,所提算法具有更高的計算精度和效率。
[Abstract]:In order to improve the computational efficiency of PageRank model in graph analysis, an improved form of PageRank model based on joint local sensitive transfer matrix is proposed. The local individual transfer matrix combined with local and boundary is designed, and the calculation is limited to the local graph, which reduces the number of nodes participating in the calculation of the transfer matrix and improves the calculation efficiency. In order to ensure the accuracy of the algorithm, the compensation matrix of this method is given. In the process of matrix calculation, the reusing problem of reusable matrix calculation is considered, the repeatability of calculation is reduced, the computational efficiency is further improved, and the computational complexity analysis of the designed algorithm is given. The simulation results in the standard data set show that the proposed algorithm is more accurate and efficient than the FRWR and GMES algorithms.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)理學(xué)院;上海人智科技有限公司;
【分類號】：O157.5

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本文編號：2372349