A commonly used technique for the higher-order PageRank problem is the power method that is computationally intractable for large-scale problems. The truncated power method proposed recently provides us with another idea to solve this problem, however, its accuracy and efficiency can be poor in practical computations. In this work, we revisit the higher-order PageRank problem and consider how to solve it efficiently. The contribution of this work is as follows. First, we accelerate the truncated power method for high-order PageRank. In the improved version, it is neither to form and store the vectors arising from the dangling states, nor to store an auxiliary matrix. Second, we propose a truncated power method with partial updating to further release the overhead, in which one only needs to update some important columns of the approximation in each iteration. On the other hand, the truncated power method solves a modified high-order PageRank model for convenience, which is not mathematically equivalent to the original one. Thus, the third contribution of this work is to propose a sparse power method with partial updating for the original higher-order PageRank problem. The convergence of all the proposed methods are discussed. Numerical experiments on large and sparse real-world and synthetic data sets are performed. The numerical results show the superiority of our new algorithms over some state-of-the-art ones for large and sparse higher-order PageRank problems.


翻译:高阶 PageRank 问题通常使用的一种技术。 高阶 PageRank 问题通常使用的方法是计算无法解决大规模问题的电源方法。 最近提出的短压电力方法为我们提供了另一种解决问题的方法。 但是,在实际计算中,其准确性和效率可能较差。 在这项工作中,我们重新研究高阶PageRank 问题,并考虑如何有效地解决这个问题。 这项工作的贡献如下。 首先, 我们加快高阶PageRank 的短压电源方法。 在经过改进的版本中,它既不形成和储存来自相交国家的矢量,也不储存辅助矩阵。 其次,我们提出一种松动的电源方法,部分更新以进一步释放间接费用。 在这项工作中,我们只需更新每层的近似值的一些重要栏目。 另一方面, 松动的电法解决了经过修改的高阶PageRank 的方便性高压电源模型,这在数学上不等同于原来的模式。 因此, 这项工作的第三项贡献是提出一种稀疏的电源方法, 部分更新了原始的精度的精度方法, 并且 正在讨论的是原高阶 的数学 模拟的数学 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
【2020新书】图机器学习,Graph-Powered Machine Learning
专知会员服务
343+阅读 · 2020年1月27日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
99+阅读 · 2019年12月23日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
内涵网络嵌入:Content-rich Network Embedding
我爱读PAMI
4+阅读 · 2019年11月5日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
最新内容
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
1+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
10+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
11+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
12+阅读 · 10月14日
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
【2020新书】图机器学习,Graph-Powered Machine Learning
专知会员服务
343+阅读 · 2020年1月27日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
99+阅读 · 2019年12月23日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
内涵网络嵌入:Content-rich Network Embedding
我爱读PAMI
4+阅读 · 2019年11月5日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员