【摘 要】
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基于PageRank模型扩展到网络大小的规模时会面临诸如如何存储矩阵、PageRank的解的精度、收敛准则、悬挂节点如何处理等问题,本文通过对链接分析算法的数学内容分析,研究了Pa
【机 构】
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河海大学商学院,江苏省邮电规划设计院有限公司
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基于PageRank模型扩展到网络大小的规模时会面临诸如如何存储矩阵、PageRank的解的精度、收敛准则、悬挂节点如何处理等问题,本文通过对链接分析算法的数学内容分析,研究了PageRank部分的数学元素的存储问题、悬挂结点以及后退按钮建模的算法和优缺点,在此基础上,对压缩邻接链表信息的两种方法进行对比分析,总结出不同方法的使用条件。选择新的算法以恢复每个悬挂结点各自的评分并去除排名中的有偏性,并对后退按钮建模的回弹模型进行分析。
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