高阶PageRank问题的一个两步分裂迭代算法  

Two-splitting iteration method for computing higher-order PageRank

作　　者：顾传青[1] 葛国栋 GU Chuanqing;GE Guodong(College of Sciences,Shanghai University,Shanghai 200444,China)

机构地区：[1]上海大学理学院,上海200444

出　　处：《应用数学与计算数学学报》2018年第3期581-587,共7页Communication on Applied Mathematics and Computation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11371243);上海市重点学科资助项目(S30104);中国电子科技集团公司第三十研究所委托项目

摘　　要：在一般PageRank问题的基础上,Gleich等结合了马尔科夫链的性质提出了高阶PageRank问题.基于Gleich等提出的几个算法,结合两步分裂迭代的思想提出了解高阶PageRank问题的一个两步分裂迭代算法.该算法能增加收敛的范围,并且减少算法的迭代步数.On the basis of the general problem of PageRank,Gleich put for-ward higher-order PageRank problems,which combined with the properties of the Markov chain.In this paper,based on the existing classic algorithms and resources from the idea of two-step iterative,we put forward a two-step spitting iterative method of multilinear PageRank,which can increase the scope of the convergence and reduce the iterative steps of the algorithm.

关 键 词：高阶PageRank问题 多重线性PageRank算法 两步分裂迭代算法 

分 类 号：O242[理学—计算数学]