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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網數據量的激增，對網絡中的海量數據的分析以及信息挖掘都面臨著在計算能力和存儲空間方面的瓶頸。針對此瓶頸，一般會選用MapReduce去處理，MapReduce是一個編程模型，主要用于在一個集群中用并行、分布式算法處理針對大型數據集的可并行化的問題。該模型主要融合了網格計算、并行化、分布式等技術，不僅降低了終端設備要求，而且提高了數據處理能力。本文旨在針對經典的基于鏈接關系的網頁排名算法PageRank存在的不足，優(yōu)化網頁排名算法
2、，并設計適于MapReduce分布式計算模型的優(yōu)化算法。
本文主要工作如下：
?。?）對Web結構挖掘理論做了深入分析，并重點研究了PageRank算法、HITS算法、SALSA算法等以及這些算法之間的異同。
（2）針對PageRank算法常見的四個缺點（主題漂移、權值平均化、偏重舊網頁、興趣無關性）分別提出了相應的解決方案，提出了優(yōu)化算法I-PR，并通過實驗證明使用它對網頁進行排序的優(yōu)越性。
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