Abstrakt. Vi presenterar en ny algoritm för att uppskatta den Personaliserade PageRank (PPR) mellan en källa och mål nod på oriktade grafer, med sublinjära körtid garantier över det värsta-fall val av källa och mål noder. Vårt arbete bygger på en ny rad arbete på dubbelriktade estimatorer för PPR, som erhöll sublinjära drift-tid garantier men i genomsnitt fall mening, för ett enhetligt slumpmässigt val av mål nod. Avgörande är att vi visar hur reversibiliteten av slumpmässiga promenader på oriktade nätverk kan utnyttjas för att omvandla genomsnittsfall till värsta tänkbara garantier. Medan tidigare dubbelriktade metoder kombinera framåt slumpmässiga promenader med omvända lokala pushes, kombinerar vår algoritm framåt lokala pushes med omvända slumpmässiga promenader. Vi modifierar också våra metoder för att uppskatta slumpmässiga sannolikheter för någon längdfördelning, vilket ger snabba algoritmer för att uppskatta allmänna grafspridningar, inklusive värmekärnan, på oriktade nätverk. Huruvida sådana värsta fall körtidsresultat sträcker sig till allmänna grafer, eller om PageRank beräkning är i grunden lättare på oriktade grafer i motsats till riktade grafer, förblir en öppen fråga.
Liknande gränser kan hittas i REF för Personalized PageRank på oriktade grafer.
Bidirectional PageRank Estimation: From Average-Case to Worst-Case
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}