基于切比雪夫多项式的个性化 PageRank 局部更新算法
社会与信息网络
2021-10-07 v1 数据结构与算法
信号处理
摘要
个性化 PageRank 算法是分析网络最通用的工具之一。尽管其应用广泛，但当底层网络不断演化时，维护个性化 PageRank 向量仍是一项具有挑战性的任务。为应对这一局限，本文提出了一种新颖的分布式算法，用于在图拓扑发生变化时对个性化 PageRank 向量进行局部更新。所提算法基于切比雪夫多项式的使用以及一种涵盖大量基于 PageRank 方法的新颖更新方程。具体而言，该算法具有以下优势：(i) 其收敛速度快于当前最先进的局部 PageRank 更新方法；(ii) 它能够更新近期 PageRank 推广形式的求解结果，而此前尚未有针对这些推广形式的更新算法。在一个自治系统的真实时序网络上的实验验证了所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2110.02538,
title = {A Local Updating Algorithm for Personalized PageRank via Chebyshev Polynomials},
author = {Esteban Bautista and Matthieu Latapy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.02538},
year = {2021}
}
备注
8 pages