【摘 要】
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PageRank是Web结构挖掘的经典算法,已在Google搜索引擎中取得了巨大成功。但其迭代次数多,时空消耗大,执行速度和收敛速度都还较慢。文中详细讨论了Hadoop-MapReduce的执行流
【基金项目】
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云南省自然科学基金(2007F174M);云南大学研究生科研课题资助项目(ynny200928)
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PageRank是Web结构挖掘的经典算法,已在Google搜索引擎中取得了巨大成功。但其迭代次数多,时空消耗大,执行速度和收敛速度都还较慢。文中详细讨论了Hadoop-MapReduce的执行流程及其内部实现机制后,提出了一种并行MapReduce实现矩阵分块的PageRank算法,其实质是减少MapReduce框架结构中Map阶段和Reduce阶段的迭代次数,从而减少时空开销。最后搭建Hadoop-MapReduce开源平台,模拟Web结构爬取,比较了传统算法和改进算法的性能。结果表明,改进后的算法迭代次数低,并行效率较高,在模拟环境中PageRank标识网页等级显示其优越性。
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