【摘 要】
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为提高图分析中PageRank模型的计算效率,提出基于联合局部敏感转移矩阵的PageRank模型改进形式。设计联合局部及边界的局部个体转移矩阵,将计算限定在图局部,降低节点参与转
【机 构】
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中国矿业大学理学院,上海人智科技有限公司
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为提高图分析中PageRank模型的计算效率,提出基于联合局部敏感转移矩阵的PageRank模型改进形式。设计联合局部及边界的局部个体转移矩阵,将计算限定在图局部,降低节点参与转移矩阵的计算数量,提高计算效率,为保证算法精度,给出该方式的补偿矩阵;在矩阵计算过程中,考虑可重复利用矩阵计算的再利用问题,降低计算的重复性,进一步提高计算效率,给出所设计算法的计算复杂度分析。在标准数据集中的仿真测试结果表明,与FRWR和GMES等算法相比,所提算法具有更高的计算精度和效率。
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