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高效个性化PageRank算法综述

Efficient personalized PageRank computation: a survey

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【作者】 朱凡微吴明晖应晶

【Author】 Zhu Fanwei1,Wu Minghui2,Ying Jing1,2(1.Department of Computer Science,Zhejiang University,Hangzhou310027,China;2.Zhejiang University City College,Hangzhou310015,China)

【机构】 浙江大学计算机学院浙江大学城市学院

【摘要】 对高效的个性化PageRank算法进行综述,从个性化程度、可扩展性、计算效率和精确度等方面对部分个性化算法、可扩展的PPV算法和混合算法等3类算法进行了详细分析和比较,并讨论了目前工作中的不足及未来的研究方向。

【Abstract】 As personalized PageRank has been widely leveraged for ranking on graph-structured scenarios,its computation efficiency becomes a prominent issue.We survey on an array of work that concentrate on efficient and scalable personalized PageRank computation,ranging from earlier work that attempt to use partial precomputation to improve online efficiency,to recent work that estimate approximate PPV for full personalization and the hybrid methods.We compare these methods in terms of the ability of personalization,scalability,online/offline efficiency and accuracy.We also point out a few possible research directions at the end of this paper.

【基金】 清华-腾讯互联网创新技术联合实验室资助项目(2011-8)
  • 【文献出处】 中国科技论文 ,China Sciencepaper , 编辑部邮箱 ,2012年01期
  • 【分类号】TP301.6
  • 【被引频次】20
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