リンク解析とか: 重要度尺度と von Neumann カーネル - smly’s notepad
NAIST の入学手続を終えた. 残りの期間はサーベイするぞーということで shimbo 先生の講義資料「リンク解析とその周辺の話題」を読んでいます. 一日目, 二日目の資料は PageRank, HITS, SALSA などの重要度尺度の紹介と, von Neumann Kernels と HITS の関係についてのお話が中心. これらを実装してみた. 後半に進むほど力尽きて記述が適当になってます:)PageRankポイントはランダム遷移行列による random walk では定常分布に収束しない (エルゴード性 (ergodic) を満たさない) という点. どうして満たさないかというと. sink (出次数のない節点) が存在するとき, 明らかに既約 (irreducible) でないのでエルゴード性を満たさない. 複数の強連結成分を持つケース => 周期性を持つと考えてよい? 周期
Google PageRank Algorithm - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
今のGoogle SearchのScoringにどのくらいの大きさで影響を持っているかは不明ではあるが，Googleを有名にしたアルゴリズムであることには間違いないですね． 収束性まで理解するのは少し数遊びに強くないといけませんが，scaleを気にしないcodingは容易です．単に繰り返しAdjancy Matrix（隣接行列）を収束するまで累乗していくだけです． PDL で PageRank by 伊藤直也さん, 20090305 しかし，Scaleのためには幾つか大事な点があります． Adjancy Matrixの要素が，疎であること（ゼロが多いこと）を利用してデータとしてフルマトリックスで持たないこと 行列計算を公平にしないこと 各行や各列ごとに要素の更新頻度の違いを見て，行列計算の更新頻度を行や列ごとに変えます Googleさんお得意の分散処理 PageRankの簡単に勉強するなら
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