PageRank är ett av de principkriterier enligt vilka Google rankar webbsidor. PageRank kan tolkas som en frekvens av att besöka en webbsida av en slumpmässig surfare och därmed återspeglar populariteten av en webbsida. Google beräknar PageRank med hjälp av power iteration metoden som kräver ungefär en veckas intensiva beräkningar. I det aktuella arbetet föreslår och analyserar vi Monte Carlo typ metoder för PageRank beräkning. Det finns flera fördelar med de probabilistiska Monte Carlo-metoderna jämfört med den deterministiska kraftreningsmetoden: Monte Carlo-metoderna ger god uppskattning av PageRank för relativt viktiga sidor redan efter en iteration; Monte Carlo-metoderna har ett naturligt parallellt genomförande; och slutligen, Monte Carlo-metoderna gör det möjligt att utföra kontinuerlig uppdatering av PageRank som strukturen på webbändringarna.
En av Monte Carlo-baserade metoder för att beräkna PageRank introduceras i REF.
Monte Carlo methods in PageRank computation: When one iteration is sufficient
{'venue': 'SIAM J. Numer. Anal', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics', 'Mathematics']}