【摘 要】
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广泛的互联网的商业应用使PageRank算法有重要地位.网络规模不断地增大,同时网络变化带来的时效性要求,也使PageRank计算对计算资源的要求不断地提高.为降低该问题对计算资源
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广泛的互联网的商业应用使PageRank算法有重要地位.网络规模不断地增大,同时网络变化带来的时效性要求,也使PageRank计算对计算资源的要求不断地提高.为降低该问题对计算资源的消耗水平,降低计算成本,一种基于增量计算思想的PageRank算法：IncPR被提出.IncPR通过重用已有的结果,增量地获得数据变化后的结果.该算法在并行计算环境中,能够有效地降低计算量,缩短计算时间.理论分析表明,该算法计算结果的误差范围与蒙特卡罗PageRank算法相当,其时间复杂度优于其他已有的相关算法,且不引入额外的
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