【摘 要】
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大数据时代对信息检索效率提出了愈来愈高的要求.结合矩阵分块实现并行计算是提高PageRank检索效率的常用方法,但分块规则不理想时,分块后的并行计算将较为复杂,影响信息检索效率.提出一种基于最小分块,采用MapReduce框架实现PageRank算法的方法.实质是将结果矩阵中每次计算所需的元素作为最小分块,使用MapReduce并行框架分块存储计算.由于分块简单,计算所需分块在本地存储,减少了I/
【机 构】
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安徽工程大学计算机与信息学院,芜湖241000;安徽工程大学计算机应用技术重点实验室,芜湖241000
【出 处】
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信息系统协会中国分会第六届学术年会
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大数据时代对信息检索效率提出了愈来愈高的要求.结合矩阵分块实现并行计算是提高PageRank检索效率的常用方法,但分块规则不理想时,分块后的并行计算将较为复杂,影响信息检索效率.提出一种基于最小分块,采用MapReduce框架实现PageRank算法的方法.实质是将结果矩阵中每次计算所需的元素作为最小分块,使用MapReduce并行框架分块存储计算.由于分块简单,计算所需分块在本地存储,减少了I/O传输开销.实验环境采用Hadoop平台,通过筛选和抽样方法,形成数据规模和稀疏度不同的实验矩阵,实验表明实现方法提高了PageRank算法的计算效率,从而奠定了改善信息检索效率的基础.
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