Som Personalized PageRank har varit allmänt utnyttjad för rankning på en graf, den effektiva beräkningen av Personalized PageRank Vector (PPV) blir en framträdande fråga. I detta dokument föreslår vi FastPPV, en ungefärlig PPV beräkningsalgoritm som är inkrementell och noggrannhet-medveten. Vårt tillvägagångssätt bygger på ett nytt paradigm av schemalagd approximering: beräkningen är partitionerad och planerad för bearbetning på ett "organiserat" sätt, så att vi gradvis kan förbättra vår PPV-uppskattning på ett stegvist sätt, och kvantifiera exaktheten av vår approximation vid frågestunden. Vägledd av denna princip utvecklar vi ett effektivt navbaserat förverkligande, där vi antar metriska nav-längd för att partitionera och schemalägga slumpmässiga promenader så att approximationsfelet minskar exponentiellt över iterationer. Eftersom turer är segmenterade av nav kan dessutom de delade understrukturerna mellan olika turer (runt samma nav) återanvändas för att påskynda frågebehandling både inom och över iterationer. Slutligen utvärderar vi FastPPV över två verkliga grafer, och visar att det inte bara avsevärt överträffar två state-of-the-art basics i både online och offline fraser, men också skala väl på större grafer. I synnerhet kan vi uppnå nära-konstant tid online frågebehandling oavsett grafstorlek.
I REF föreslogs en inkrementell och noggrannhetsmedveten metod genom planerad approximering.
Incremental and Accuracy-Aware Personalized PageRank through Scheduled Approximation
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}