文献类型：期刊文献

中文题名：一种适用于大规模的改进PageRank算法

英文题名：The Research on Tracking Prediction Method Based on Augmented Reality

作者：陈战胜[1,2];钮文良[1];王辉[1];孙浩[1]

第一作者：陈战胜

机构：[1]北京联合大学应用科技学院;[2]北京交通大学计算机与信息技术学院

第一机构：北京联合大学应用科技学院

年份：2012

卷号：20

期号：34

起止页码：9385-9389

中文期刊名：科学技术与工程

外文期刊名：Science Technology and Engineering

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2011】；

基金：国家自然科学基金(61170232);北京市教委科研计划项目(KM201111417010);北京联合大学科研教研项目(zk200959b;zk200927x;11107541313;11107541822);北京联合大学横向课题(11107JA1205);北京联合大学"启明星"大学生科技创新项目(12205994104);高职能力提升项目(11107541801)An-droid创新项目资助

语种：中文

中文关键词：PageRank;细胞数组;幂迭代方法;迭代;收敛

外文关键词：PageRank cell array power iterative method iteration convergence

摘要：在经典PageRank算法的基础上,提出了一种适用于大规模网页链接结构的改进PageRank算法-LSIPR。该算法利用大规模网页链接邻接矩阵的稀疏性,巧妙地使用了细胞数组,缩短了算法的计算时间和乘幂迭代的迭代次数。通过仿真实验表明,同改进PageRank算法、幂迭代PageRank算法和修正PageRank算法相比,LSIPR算法在大规模网页排名方面具有很好的收敛性,可以满足工程化应用的需求。
A Modified PageRank algorithm-LSIPR is proposed for large-scale Web link structure, based on clas- sic PageRank algorithm. The algorithm uses the adjacency matrix＇ s sparsity of mass web link structure, uses the cell array perfectly, shorten the calculation time and power iteration method＇ s iteration times. The simulation ex- periments show that LSIPR algorithm has good convergence in large webpage ranking, compared with the improved PageRank algorithm, power iterative PageRank algorithm and modified PageRank algorithm, can meet the needs of engineering application.