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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于PageRank的馬爾可夫鏈研究

      基于PageRank的馬爾可夫鏈研究

      2017-11-01 | rar | 0.47 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　馬爾可夫鏈理論已經得到了充分發展，而且適用于PageRank問題。利用馬爾可夫理論，可以對PageRank向量方程日加以修正，以確保得到預期的結果、收斂性質等。冪法的傳統終止準則指出，當相鄰兩次迭代所得結果的差別小于某個預先給定的容許限時，算法停止。但是研究者近期的研究結果表明，迭代應該在冪法所得的PageRank向量近似值的排序達到收斂時停止。實驗表明，在某些數據集上，節省的迭代次數加大，有效的提高了運算效率。即使減少了幾次迭代數量，考慮到PageRank問題的規模，也是值得肯定利用的。因此，對于任何初始向量，如果其是隨機、不可約且非周期性的，則應用馬爾可夫矩陣P的冪法將收斂到唯一一個穩態向量的正向量。因此，如果將H修改為具有預期結果性質的馬爾可夫矩陣，那么由于循環或者排名下沉所造成的PageRank收斂問題便可以得到解決。文中通過對馬爾可夫鏈的數學內容分析，對不可約馬爾可夫鏈的暫態行為和極限行為進行研究分析。

      基于PageRank的馬爾可夫鏈研究

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