Abstrakt. Vi studerar ett problem med snabb upptäckt av top-k Personalized PageRank (PPR) listor. Detta problem har ett antal viktiga tillämpningar som att hitta lokala skärningar i stora grafer, uppskattning av likhetsavstånd och personnamn disambiguation. Vi hävdar att två observationer är viktiga när man hittar topp-k PPR-listor. För det första är det viktigt att vi upptäcker snabbt topp-k viktigaste grannar av en nod, medan den exakta ordningen i topp-k-listan och de exakta värdena av PPR är ojämförligt inte så avgörande. För det andra, genom att tillåta ett litet antal "fel" element i topp-k listor, vi uppnå stora beräkningsbesparingar, i själva verket utan att försämra kvaliteten på resultaten. Baserat på dessa idéer föreslår vi Monte Carlo metoder för snabb upptäckt av topp-k PPR-listor. Vi visar effektiviteten av dessa metoder på webben och Wikipedia grafer, ger prestandautvärdering och leverans stopp kriterier.
REF studera hur man använder Monte-Carlo metod för att hitta top-k noder.
Quick detection of top-k personalized pagerank lists
{'venue': 'WAW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}