というわけでid:nokuno氏主催のICML2011読み会に参加した． 読んだ論文はこれ(pdf)． Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011) View more presentations from ybenjo 元グラフの構造を持ったまま部分グラフを作るという話．
ICML2011読み会参加してきた & Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011)読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
というわけでid:nokuno氏主催のICML2011読み会に参加した． 読んだ論文はこれ(pdf)． Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011) View more presentations from ybenjo 元グラフの構造を持ったまま部分グラフを作るという話．
PageRankアルゴリズムの大規模実装における注意事項 - SELECT * FROM life;
PythonPageRankを求めるのにべき乗法が用いられることが多いですが、工夫をしないと大きなグラフに対してPageRankを求めることは難しくなります。今回は、素直な実装法が持つ問題を解説しつつ、PageRankの大規模実装する方法について書いてみようと思います。注意PageRank自体に対するある程度の知識が前提となります。PageRankに詳しくない人は、まず先にページランク - Wikipediaなどを軽く読んでみるといいかも知れません。導入PageRankと言えばGoogle検索のランキングアルゴリズムとして有名ですね。PageRankを直感的に説明するとリンク元ページのPageRank値が高いほど、リンクされているページのPageRank値は高くなるとなるのは有名ですが、数学的にはGoogle行列の主固有ベクトルがPageRankベクトルであると言うことができます。Goog
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