PageRank在Hadoop和spark下的實現以及對比
關於PageRank的地位，不必多說。 主要思想：對於每個網頁，用戶都有可能點擊網頁上的某個鏈接，例如 A:B,C,D B:A,D C:A D:B,C 由這個我們可以得到網頁的轉移矩陣 A B C ...
原文：PageRank基於Spark實現介紹
該算法為谷歌的拉里 佩奇命名。以迭代方式，根據外部文檔指向一個文檔的鏈接來更新每個文檔的權重。每個文檔給它的相鄰文檔提供r n的權值，其中r是該文檔的rank，n表示它的鄰居文檔個數。通過公式a N a sum ci 來更新rank，其中N是文檔的總個數，sum ci 是接收到的權值總和，a可調參數。這樣通過提供rank一個初始值，就可以進行迭代更新得到理想的rank，從而對文檔排序 在Spark ...
2016-04-21 16:36 0 2223 推薦指數：
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