単一ノード PageRank 単一ノード PageRank を計算する

シングルノード PageRank 計算 (シングルノード PageRank) は、インターネット上の特定の Web ページの PageRank スコアの計算に焦点を当てた方法です。この方法は、いくつかのよく知られた Web サイトの PageRank スコアの計算など、少数の特定の Web ページの PageRank スコアの計算に特に重点を置いています。これは、ネットワーク内の単一ノードの PageRank 値の計算に重点を置いた PageRank アルゴリズムの変形です。 PageRank アルゴリズムは、Web ページの重要性や品質を測定するために 1998 年に Google 創設者のラリー ペイジとサーゲイ ブリンによって提案されました。単一ポイントの PageRank 計算はこれに基づいて開発され、ランダム ウォークが特定のノードで終了する確率を推定することを目的としています。

シングルポイント PageRank 計算では、ランダム ウォーク モデルを使用してノードの重要性を決定します。 PageRank アルゴリズムでは、ノードの PageRank 値は、任意の Web ページに時々ジャンプするランダムなブラウザの動作をシミュレートするための減衰係数を考慮しながら、そのノードを指すすべてのリンクの PageRank 値によって渡されます。シングルポイント PageRank 計算は、すべてのノードから開始されるランダム ウォークが最終的に特定のターゲット ノードに到達する確率の計算に焦点を当てます。

中国人民大学の研究者らは、2024年ACM年次コンピューティング理論会議(STOC)で論文を発表した。PageRank のローカル計算の再考: シンプルかつ最適」により、単一ポイント PageRank の計算の複雑さを理論上の最適値まで最適化します。この研究では、2016 年に提案された BiPPR アルゴリズムを再解析することにより、単一ポイント PageRank の計算量を最適化することに成功し、理論的な下限の最適レベルに到達しました。