- 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
基于MapReduce的PageRank算法 * 主要内容 Pagerank 算法的简介。 Hadoop-MapReduce 框架介绍 Hadoop-MapReduce 下的 PageRank算法 * Pagerank 算法的简介 算法的思想 算法的不足与改进 * 主要思想: PageRank 形如投票系统一样,一个链接结构从网页 x指向另一网页y,则y得票一次。PageRank 的 PR 值不仅跟自己得票相关,而且跟向自己投票的网页也相关,x向y投票,x重要就代表 y 更重要。 PageRank 算法描述如下: ( 1) PR 值具有传递性。x指向y时,x的PR值也部分传递给y。 ( 2) 重要性具有传递性,一个重要的网页比一个不重要网页传递的权威更多. 当考虑一个页面的所有入度和出度时,页面 Z 的PageRank 值计算公下: PR(Z)=(1-D)+D×∑PR(a)/Na ( a∈A(Z) ) 其中 A(Z)代表有链接直接指向页面Z的网页集,即页面Z的度;PR(Z)代表页面Z的PageRank数值; Na表示网页a正向链接数量;PR(a)/Na表示网页a 将自己的 PageRank 值平均分配给自身的正向链接; D 是阻尼系数,0 < D < 1,通常取 0. 85,由于用户在行网页浏览时不可能按当前页面中的链接前进,而是随机跳跃完全无关页面,则 D 实际上代表的是用户跟随网页链接浏览,不产生随机跳跃的概率值。加入阻尼系数 D 是能保证 PageRank算法总是收敛的。 * 主要优点: PageRank算法通过网页间的链接来评价网页的重要性,在一定程度上避免和减少了人为因素对排序结果的影响;采用与查询无关的离线计算方式,使其具有较高的响应速度;一个网页只能通过别的网页对其引用来增加自身的PR值,且算法的均分策略使得一个网页的引用越多,被引用网页所获得的PR值就越少。因此,算法可以有效避免那些为了提高网站的有哪些信誉好的足球投注网站排名而故意使用链接的行为。 * 主要缺点: 算法在Google有哪些信誉好的足球投注网站引擎的成功运用,说明其是高效、可行的。但由于完全基于链接分析,且链接信息相对静态,没有考虑网页使用的动态信息,因此算法还存在一些缺陷,主要可归纳为: (1)主题漂移问题 PageRank算法仅利用网络的链接结构,无法判断网页内 容上的相似性;且算法根据向外链接平均分配权值使得主题 不相关的网页获得与主题相关的网页同样的重视度,出现主 题漂移。 * (2)偏重旧网页问题 决定网页PR值的主要因素是指向它的链接个数的多少。一个含有重要价值的新网页,可能因为链接数目的限制很难出现在有哪些信誉好的足球投注网站结果的前面,而不能获得与实际价值相符的排名。算法并不一定能反映网页的重要性,存在偏重旧网页现象。 (3)忽视用户个性化问题 PageRank算法在设计之初,没有考虑用户的个性化需要。个性化有哪些信誉好的足球投注网站引擎的兴起,对PageRank排序算法提出新的挑战。 * Hadoop-MapReduce 框架介绍 MapReduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型。当用户定义一个 Map 函数来处理一个key / value 对然后生成一批中间的 key / value 对再定义一个 Reduce 函数将所有这些中间的有相同 key 的values 合并起来。现实生活中有很多这种模型,Hadoop 的 Map / Reduce 框架也是基于这个原理实现。一个 MapReduce 任务,在运行程序之前,必须保证 Master节点的 NameNode,SecondaryNameNode,JobTracker 等进程和 Slaves 节点的 DataNode,TaskTracker等进程启动,JobTracker 进程和 TaskTracker 进程分别运行在 Master 和 Slaves 上。MapReduce 首先将作业通过JobClient 提交作业给 Master 的 JobTracker,接着 JobTracker 将作业放在等待队列中。Slaves 节 点的TaskTracker 随机地通过远程过程调用( RPC) 发送询问信息,询问是否有作业任务安排。 * 若有,JobTracker 分派任务作业给 TaskTracker,TaskTracker 再分配具体的物理节点机执行任务。Master/Slave 是一种 Slave 主动询问、Master 被动答复的过程。整个过程分为三步: JobClient 提交作业任务、Job-Tracker 调度作业任务TaskTracker 分配具体节点机运行作业。 (1) Jo
文档评论(0)