本文選題：計(jì)算機(jī)應(yīng)用　切入點(diǎn)：中文信息處理　出處：《中文信息學(xué)報(bào)》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(zhuǎn)移矩陣的PageRank的迭代計(jì)算方法。該方法對(duì)PageRank理論模型進(jìn)一步推導(dǎo),把其Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行了分解,從而降低存儲(chǔ)開(kāi)銷和計(jì)算復(fù)雜度,減少I/O需求,使得PageRank計(jì)算的工程化實(shí)現(xiàn)更為簡(jiǎn)單。實(shí)驗(yàn)表明1 700多萬(wàn)的網(wǎng)頁(yè)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(yīng)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(xué)中文信息處理研究中心 北京信息科技大學(xué)中文信息處理研究中心 北京信息科技大學(xué)中文信息處理研究中心
【基金】：863計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目資助(2006AA010105) 北京市教委科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目資助(KM200710772010) 北京市屬市管高校人才強(qiáng)教計(jì)劃項(xiàng)目資助(PXM2007_014224_044677,PXM2007_014224_044676)
【分類號(hào)】：TP301.6

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