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【24h】

A Sharp PageRank Algorithm with Applications to Edge Ranking and Graph Sparsification

机译:夏普PageRank算法及其在边缘排序和图形稀疏化中的应用

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摘要

We give an improved algorithm for computing personalized PageRank vectors with tight error bounds which can be as small as Ω (n~p) for any fixed positive integer p. The improved PageRank algorithm is crucial for computing a quantitative ranking of edges in a given graph. We will use the edge ranking to examine two interrelated problems - graph sparsification and graph partitioning. We can combine the graph sparsification and the partitioning algorithms using PageRank vectors to derive an improved partitioning algorithm.
机译:我们给出了一种改进的算法,用于计算具有严格误差范围的个性化PageRank向量,对于任何固定的正整数p,该误差范围都可小至Ω(n〜p)。改进的PageRank算法对于计算给定图中边缘的定量排名至关重要。我们将使用边缘排序来研究两个相互关联的问题-图稀疏化和图分区。我们可以使用PageRank向量将图稀疏化和分区算法结合起来,以得出改进的分区算法。

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