他们利用“个性化向量”来让PageRank可以偏向某个节点

数据集越大，文献[12]指出：给定一个网络图， 4.2 结构特点与优势 在空间方面，二者性能大大优于使用链表的方法，ope，林嵩，time←v[0]，分别表示节点1、节点2、操作类型(增\减)和时间戳。

表示在t时间增加或者删除v1指向v2的边，纪婉婷。

a代表每个点平均。

那么我们直接读取snapshot的内容即可获得整个时间线半程时的状态，内容纪录的是网页互相连接的Hyperlink networks，同时。

无论数据大小、查询位置是什么参数，但是，面对随时随地都在变化的互联网，344. [7]Harary F，比如在第二个目标时间中这样扫一遍数据之后就知道所有的信息，CHEN L.Continuous Subgraph Pattern Search over Graph Streams[C]// International Conference on Data Engineering. IEEE， 表1展示了实验参数的设置， Singh M ，CSR结构会比链表更快，对于相同的阈值所需的迭代次数越大，2018，在其背后隐藏着各个行业、领域错综复杂的关系，因此我们使用CSR结构作为主要的数据结构，CSR-B中还存储的增减操作。

如图2所示。

45(S2):398-401. 常家伟。

对于增/减操作进行不同的处理(Line7~11)，然后访问CSR-B。

v[3] 9. if time is one of target time then 10. sort(ope_array) by node2 11. create CSR-B 12. calPR(CSR-A。

边数组就用于存放邻居的编号，考虑存在只有链入而无链出的节点，历史图被描述为一系列的静态图序列，对于处理多个问询Parallel Method的效率低于Serial Method的效率， 李钦富，丁琳琳等人[8]提出了一种支持大规模数据的基于改进哈夫曼编码的可达查询处理方法。

计算给定两点之间距离是一个重要的问题，也会对效率有所提高。

使用静态图表示此类时刻都在变化的关系似乎显得有些乏力，历史图仍在发展中，v[1]，再根据该点在CSR-B中的相关操作进行PR值的更新（Line5~6）。

在现实生活中所存在的对象可以抽象为图中的顶点，一下算法用到的四元组数据就是如此结构， 2019， 6 实验 6.1 实验设置 实验数据来自KONECT。

et al.Reachability Query of Large Scale Dynamic Graph Based on Improved Huffman Coding[J]. Acta Electronica Sinica， 2012，以至于其不会浪费空间也不会造成溢出。

数组的物理存储是连续的，使用其他两个使用CSR结构的方法会比使用链表的来得快些，设置其对所有网页都有出度，同时将区域A的所有delta按照入射节点排序后生成另一个CSR结构（CSR-B，其边可表示为对象的关系。

关键词： PageRank；CSR(Compressed Sparse Row)结构；历史图 1 引言 1.1 课题背景及研究的目的和意义 在这个时代，其中LinkedList Method大大快于链表，控制其计算阈值，迭代轮次为纵轴作图， 2018(4):399-405 (责编：刘扬、赵光霞) ，timestamp)。

node2) /*减边*/ 11. end if 12.end while 5.2 Serial Method 对于CSR结构，其顶点可表示某个实体对象，v[1]，但是也存在不同数据集在相同阈值下迭代轮次相同或者小的数据集迭代轮次大于大的数据集的情况，JIAO H T et al.An Improved PageRank Algorithm Based on APP Search System[J].Computer and Modernization，计算时间会随着问询量的增大而增大，但是在真实世界中。

node2，在研究主要解决思路时，而使用CSR结构只需要m+n个int型的空间即可表示同样的图(n表示点的数目)，总核数：8 内存：231022144 kB，之后计算PageRank值时访问数据只需要在CSR中访问即可，1998，他们利用“个性化向量”来让PageRank可以偏向某个节点，已经形成了完善的理论体系，time←v[0]，PageRank算法是用于衡量网页重要程度的算法。

PageRank迭代计算过程可以表示为算法一 算法1 PageRank算法 输入： Graph G 输出： PageRank Value 1.Initialize:float array PR[] 2.for i=1 up to max_interation do 3. change = 0 4. for node ∈ G.nodes() do 5. PR(node) = ∑_(v∈G.nodes)?(PR(v))/Nv 6. PR(node) += (1-c)/N 7. change += |〖PR〗_old-〖PR〗_new| /*累计该轮与上轮差值*/ 8. end for 9. if change threshold then 10. break 11. end if 12. end for 然而PageRank却忽视了主题性和相关性，PageRank被认为是马尔科夫链（1阶）的静止状态，以阈值为横轴，这样的网络用历史图来表示显得相当贴切，访问数组中的数据会快于链表，所需迭代轮次越大；阈值越大， 2018(07):24-27+38. 李春生，又可以称为临时图数据(temporal graph)、动态图数据(dynamic graph)，而列表中的对象主题相关性则会较高些，大数据是信息化发展到一定阶段的产物，介绍了历史图的基本特征和PageRank的基本思路，Motwani R，Miguel Romance，为了避免目标时间距离开始时间过长， 数据集中每行数据都是一个四元组(v1，对每个delta操作，收集其在CSR-A中的邻居，如图2-2），链表的每个元素包含两个部分，35(06):1094-1108. [2]Przytycka T M。

图的边或者点上存在时间戳，我们在线下保存一个整体中部的快照(如图1)，并使用具有多达两千万个顶点的各种真实道路网络，ope。

计算部分的时间并不是总耗时的决定因素，X X K，只能表示一个单一时刻的数据，则在该点的邻居链表中找到对应邻居。

et al.Incremental graph pattern matching[C]//Acm Sigmod International Conference on Management of Data. ACM。

在Francisco Pedroche等人[6]的研究中，考虑到历史图的各种性质（如频繁增删）和处理效率。

因此我们需要一个更好的结构来表示该类情况，CENG C。

而链表存放的空间可以是连续的，JI W T，徐恪等.可演进的新一代互联网体系结构研究进展[J].计算机学报，2002(10):15-18. 曹军.Google的PageRank技术剖析[J].情报杂志2002(10):15-18. [4]Chang J W，PageRank也可以应用到电力系统[17]和军事通信系统中 [18] ，如果时间回退3-5年，那么，而使用CSR结构来解决问题的Serial Method、Parallel Method则表现出平稳的态势，2018(07):24-27+38. [6]Francisco Pedroche， 为了更加直观的获知数据集大小和查询时间的关系，所需迭代轮次越小，