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Fast Top-K Path-based Relevance Query on Massive Graphs

Fast Top-K Path-based Relevance Query on Massive Graphs. 主讲： 王春磊 2014 年 01 月 20 日. 东北大学计算机软件研究所 东北大学计算中心. Top-K 问题. 什么是 Top-K 问题 一系列的数值或对象中，最大、最小、最相关的前 k 个值或对象 Top-K 的实际应用 个性化的产品推荐系统 个性化：考虑用户当前行为的同时也考虑用户以前的一些行为（偏好） 个性化的网页 排名 ， 在这些应用中使用的算法存在 Top-K 问题， 如 Personalized PageRank

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Fast Top-K Path-based Relevance Query on Massive Graphs

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Presentation Transcript

  1. Fast Top-K Path-based Relevance Query on Massive Graphs 主讲：王春磊 2014年01月20日 东北大学计算机软件研究所 东北大学计算中心

  2. Top-K问题 • 什么是Top-K问题 • 一系列的数值或对象中，最大、最小、最相关的前k个值或对象 • Top-K的实际应用 • 个性化的产品推荐系统 • 个性化：考虑用户当前行为的同时也考虑用户以前的一些行为（偏好） • 个性化的网页排名， • 在这些应用中使用的算法存在Top-K问题，如Personalized PageRank • 有时只关心把哪些推荐给用户，而并不关心推荐给用户的产品之间的 关系 Page 2

  3. PPR算法 Page 3

  4. 相关算法 • PPR算法 • Adsorption • Katz Metric Page 4

  5. 同一形式 Page 5

  6. 如何找到Top-K • 主要思想 • 在算法的计算过程中采用一定的方法找出Top-K，而不必等到算法收敛，进而提高寻找Top-K的性能 • Top-K算法 • 上界下界逼近算法 • 主要挑战 • 如何找到较好的上界 • 如何找到较精确的上界 Page 6

  7. 精确上界 Page 7

  8. Naïve upper pounds Page 8

  9. Page 9

  10. L-hop-precise-upper bounds Page 10

  11. Page 11

  12. Global-score upper bounds Page 12

  13. Page 13

  14. Bounds分布式环境下的实现 • 计算bounds的三种值 • 本地值：不需通信开销 • 远程值：需大量的通信开销 • 全局统计值：需少量的通信开销 • 计算bounds的原则 • 尽量的使用多使用本地的值，远程值尽量用全局统计值代替，尽量不使用远程值 Page 14

  15. Bounds分布式环境下的实现 • Naïve upper bounds • Global-score-based upper bounds • L-hop-precise upper bounds Page 15

  16. L-hop-precise upper bounds简化 Page 16

  17. Page 17

  18. 谢谢！ 2014.01.20 东北大学计算机软件研究所 东北大学计算机中心

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