資料介紹
隨著網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的快速增長(zhǎng),集中式的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎已經(jīng)不能在性能上滿足需求。為此
提出了一種新的基于P2P網(wǎng)絡(luò)的分布式PageRank算法。該算法引入了間接消息發(fā)送機(jī)制來(lái)降低存在于各個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)擁塞。同時(shí)討論了該算法的收斂時(shí)間和帶寬消耗。實(shí)驗(yàn)證明該算法提供了新的方式能在提高精確度的基礎(chǔ)上降低通信量。
傳統(tǒng)的PageRank是一種建立在所有網(wǎng)頁(yè)鏈接拓?fù)鋱D上的、集中式的計(jì)算技術(shù)。通過(guò)離線
計(jì)算整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的PageRank值,在用戶查詢時(shí)根據(jù)關(guān)鍵字匹配獲得網(wǎng)頁(yè)集合。隨著網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的快速增長(zhǎng),集中式的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎已經(jīng)不能在性能上滿足需求。PageRank只有采用分布式的算法,才能和目前的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎結(jié)構(gòu)相結(jié)合,并在性能上滿足快速更新的要求。
由于PageRank是一種同步迭代算法,下一步的計(jì)算要依賴于前幾步計(jì)算產(chǎn)生的值做為基
礎(chǔ)。采用分布式計(jì)算時(shí),整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D被劃分成若干部分,計(jì)算時(shí)必然造成各個(gè)部分之間的鏈接失效。這種情況是導(dǎo)致分布式PageRank計(jì)算產(chǎn)生誤差的主要原因。隨之產(chǎn)生的頁(yè)面劃分與消息擁塞必須予以重要考慮。
P2P 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)由于其自組織性,健壯性以及分布式計(jì)算而得以廣泛流行。所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)
上的設(shè)備都可以建立P2P對(duì)話[1]。本文提出了一種基于上述網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的分布式PageRank算法,討論了該算法的收斂時(shí)間和帶寬消耗。同時(shí)引入間接消息機(jī)制來(lái)降低通信量。
提出了一種新的基于P2P網(wǎng)絡(luò)的分布式PageRank算法。該算法引入了間接消息發(fā)送機(jī)制來(lái)降低存在于各個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)擁塞。同時(shí)討論了該算法的收斂時(shí)間和帶寬消耗。實(shí)驗(yàn)證明該算法提供了新的方式能在提高精確度的基礎(chǔ)上降低通信量。
傳統(tǒng)的PageRank是一種建立在所有網(wǎng)頁(yè)鏈接拓?fù)鋱D上的、集中式的計(jì)算技術(shù)。通過(guò)離線
計(jì)算整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的PageRank值,在用戶查詢時(shí)根據(jù)關(guān)鍵字匹配獲得網(wǎng)頁(yè)集合。隨著網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的快速增長(zhǎng),集中式的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎已經(jīng)不能在性能上滿足需求。PageRank只有采用分布式的算法,才能和目前的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎結(jié)構(gòu)相結(jié)合,并在性能上滿足快速更新的要求。
由于PageRank是一種同步迭代算法,下一步的計(jì)算要依賴于前幾步計(jì)算產(chǎn)生的值做為基
礎(chǔ)。采用分布式計(jì)算時(shí),整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D被劃分成若干部分,計(jì)算時(shí)必然造成各個(gè)部分之間的鏈接失效。這種情況是導(dǎo)致分布式PageRank計(jì)算產(chǎn)生誤差的主要原因。隨之產(chǎn)生的頁(yè)面劃分與消息擁塞必須予以重要考慮。
P2P 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)由于其自組織性,健壯性以及分布式計(jì)算而得以廣泛流行。所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)
上的設(shè)備都可以建立P2P對(duì)話[1]。本文提出了一種基于上述網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的分布式PageRank算法,討論了該算法的收斂時(shí)間和帶寬消耗。同時(shí)引入間接消息機(jī)制來(lái)降低通信量。
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