I denna uppsats analyserar vi effektiviteten av Monte Carlo metoder för inkrementell beräkning av PageRank, personlig PageRank, och liknande slumpmässiga gångbaserade metoder (med fokus på SALSA), på storskaliga dynamiskt utvecklande sociala nätverk. Vi antar att grafen över vänskap lagras i delat minne, vilket är fallet för stora sociala nätverk som Twitter. * Arbete gjort under internering på Twitter † Arbete gjort medan på Twitter.
Till exempel föreslår REF en Monte Carlo-teknik för att utföra snabb beräkning av slumpmässiga gångbaserade algoritmer som PageRank.
Fast Incremental and Personalized PageRank
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}