目前關(guān)于個(gè)性化PageRank，其他的常見(jiàn)方法還有模型化PageRank(modular PageRank)和BlockRank等。這些方法在具體的計(jì)算方法上，主要的特點(diǎn)體現(xiàn)在從效率的角度上對(duì)算法進(jìn)行了必要的優(yōu)化。

關(guān)于加速PageRank算法的先前研究?jī)?nèi)容主要使用稀疏性圖結(jié)構(gòu)技術(shù)，比如Arasu等提出的觀點(diǎn)，他們不僅僅單純使用上次迭代循環(huán)產(chǎn)生值來(lái)計(jì)算本輪循環(huán)值，也使用本輪循環(huán)已經(jīng)產(chǎn)生的值來(lái)加速本輪循環(huán)的計(jì)算。甚至提出了Web網(wǎng)絡(luò)的蝴蝶結(jié)結(jié)構(gòu)，并將其用于PageRank值的有效計(jì)算中。然而這些方法并不具有很大的實(shí)用性，主要原因在于算法要求對(duì)Web網(wǎng)絡(luò)矩陣進(jìn)行排序，這個(gè)操作需要按照深度搜索優(yōu)先的原則進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)遍歷，這顯然是一種代價(jià)極大的運(yùn)算。最近Kamvar等也提出一些算法，使用連續(xù)中間循環(huán)來(lái)推斷真實(shí)PageRank更好的估計(jì)值，但是仍然存在受PageRank算法初始參數(shù)影響的不足之處。

目前對(duì)于Web網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)的分析主要關(guān)注于研究圖的屬性，如節(jié)點(diǎn)的分布、網(wǎng)頁(yè)鏈接的情況和Web網(wǎng)頁(yè)圖結(jié)構(gòu)的建模等。然而，對(duì)于這些研究并沒(méi)有強(qiáng)調(diào)如何有效利用這些屬性來(lái)加快超鏈分析。

不少學(xué)者提出了一些改進(jìn)做法，如Raghavan和Garcia-Molina等利用主機(jī)名稱或者URL隱含的Web結(jié)構(gòu)來(lái)代表Web圖更為成功的做法也有很多，如Jeh和Widom通過(guò)有限修改網(wǎng)頁(yè)的權(quán)值來(lái)表達(dá)的個(gè)性化網(wǎng)頁(yè)權(quán)重，這個(gè)重要性權(quán)值可以反映用戶指定的初始興趣網(wǎng)頁(yè)。由于對(duì)個(gè)性化視圖的計(jì)算需要反復(fù)遍歷整個(gè)Web圖結(jié)構(gòu)中的網(wǎng)頁(yè)，這只有在運(yùn)行期間才能實(shí)現(xiàn)，所以事先計(jì)算和存儲(chǔ)所有的個(gè)性化視圖并不現(xiàn)實(shí)。他們利用新的圖論結(jié)果和技術(shù)構(gòu)建出表達(dá)個(gè)性化視圖的“偏好向量”(partial vector)，它可以在不同用戶的個(gè)性化視圖中共享，同時(shí)關(guān)于它的計(jì)算和存儲(chǔ)花費(fèi)與視圖數(shù)量的多少呈現(xiàn)出合理的比例。在計(jì)算中，還可以采用遞增式計(jì)算，這就使得在查詢期間利用偏好向量去構(gòu)建個(gè)性化視圖是可行的。這個(gè)偏好向量即為個(gè)性化PageRank向量(personalized PageRank vector，PPV)，通俗地說(shuō)，PPV是種Web網(wǎng)頁(yè)的個(gè)性化視圖。按照這個(gè)PPV來(lái)對(duì)網(wǎng)頁(yè)結(jié)果進(jìn)行排序可以有效地表達(dá)用戶的偏好。

簡(jiǎn)單地看，每個(gè)PPV的長(zhǎng)度都為咒，即Web的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量。但是由于從一個(gè)固定的角度循環(huán)計(jì)算PPV需要多次遍歷Web網(wǎng)頁(yè)圖，這顯然是不可能作為一種在線響應(yīng)用戶查詢的方式。從另一個(gè)角度來(lái)看，所有PPV向量的總數(shù)量會(huì)達(dá)到2n(n為網(wǎng)頁(yè)總數(shù))，這顯然又過(guò)于巨大而無(wú)法實(shí)現(xiàn)離線存儲(chǔ)。所以，必須將p集合中出現(xiàn)的網(wǎng)頁(yè)限制為hub網(wǎng)頁(yè)集合H的子集。H集合通常包含一些用戶最為感興趣的網(wǎng)頁(yè)。在實(shí)踐中，H集合可以是具有較高PageRank值的網(wǎng)頁(yè)集合(重要網(wǎng)頁(yè))、在人工分類目錄中的網(wǎng)頁(yè)(如Yahoo和Open Directory)、特定企業(yè)或程序的重要網(wǎng)頁(yè)等。H集合可以看成是計(jì)算個(gè)性化的基礎(chǔ)。這種基于PPV的計(jì)算方式，不像傳統(tǒng)的方式，能夠和H集合大小成良好的比例縮放關(guān)系，并且這種技術(shù)也可以在更大的PPV集合上取得近似的效果，滿足一些對(duì)于任意偏好網(wǎng)頁(yè)集合的個(gè)性化計(jì)算要求。

除此以外，還有一些在計(jì)算效果上進(jìn)行改進(jìn)的算法。

標(biāo)簽： SEO 研

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