你好,游客 登录 注册 发布搜索
背景:
阅读新闻

[PDF]大数据下基于异步累积更新的高效P-Rank计算方法

[日期:2014-09-17] 来源:软件学报  作者:王旭丛 李翠平 陈红 [字体: ]

大数据下基于异步累积更新的高效P-Rank计算方法

王旭丛 李翠平 陈红

P-Rank是SimRank的扩展形式,也是一种相似度度量方法,被用来计算网络中任意两个结点的相似性.不同于SimRank只考虑结点的入度信息,P-Rank还加入了结点的出度信息,从而更加客观准确地评价结点间的相似程度.随着大数据时代的到来,P-Rank需要处理的数据日益增大.使用MapReduce等分布式模型实现大规模P-Rank迭代计算的方法,本质上是一种同步迭代方法,不可避免地具有同步迭代方法的缺点:迭代时间(尤其是迭代过程中处理器等待的时间)长,计算速度慢,因此效率低下.为了解决这一问题,采用了一种迭代计算方法——异步累积更新算法.这个算法实现了异步计算,减少了计算过程处理器结点的等待时间,提高了计算速度,节省了时间开销.从异步的角度实现了P-Rank算法,将异步累积更新算法应用在了P-Rank上,并进行了对比实验.实验结果表明该算法有效地提高了计算收敛速度.


大数据下基于异步累积更新的高效P-Rank计算方法

收藏 推荐 打印 | 录入:574107552 | 阅读:
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款