【摘 要】
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本文提出了一种基于分解转移矩阵的PageRank的迭代计算方法。该方法对PageRank理论模型进一步推导,把其Markov状态转移矩阵进行了分解,从而降低存储开销和计算复杂度,减少I/O需求
【机 构】
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北京信息科技大学中文信息处理研究中心
【基金项目】
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863计划重点项目资助(2006AA010105),北京市教委科技发展计划项目资助(KM200710772010),北京市属市管高校人才强教计划项目资助(PXM2007-014224-044677,PXM2007-014224-044676)
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本文提出了一种基于分解转移矩阵的PageRank的迭代计算方法。该方法对PageRank理论模型进一步推导,把其Markov状态转移矩阵进行了分解,从而降低存储开销和计算复杂度,减少I/O需求,使得PageRank计算的工程化实现更为简单。实验表明1700多万的网页2.8亿条链接,可以在30秒内完成一次迭代,内存需求峰值585MB,可以满足工程化应用的需求。
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