【摘 要】
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针对串行PageRank算法在处理海量网页数据时效率低下的问题,提出一种基于网页链接分类的PageRank并行算法。首先,将网页按照网页所属网站分类,为来自不同站点的网页设置不同
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东省数字广东研究院
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针对串行PageRank算法在处理海量网页数据时效率低下的问题,提出一种基于网页链接分类的PageRank并行算法。首先,将网页按照网页所属网站分类,为来自不同站点的网页设置不同的权重;其次,利用Hadoop并行计算框架,结合MapReduce分而治之的特点,并行计算网页排名;最后,采用一种包含3层:数据层、预处理层、计算层的数据压缩方法,对并行算法进行优化。实验结果表明,与串行PageRank算法相比,所提算法在最好情况下结果准确率提高了12%,计算效率提高了33%。
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