基于云计算的PageRank算法之研究

赵妍

摘要：云计算在目前的发展中，已经成为了网络时代的新宠儿，其在很多方面都推动了网络时代的进步和发展。相对而言，云计算在具体的操作中，会利用诸多的算法来完成计算和整理工作。在云计算当中，PageRank算法是比较常用的一种算法，该算法结合了以往算法的一些优势和研究成果，并且在运用过程中，表现出了较多的便利性，是云计算不可或缺的组成部分。目前，关于PageRank算法的研究不断的深入，更多的是对其进行优化处理，以此来确保云计算的发展是不断前进的。日后，应将PageRank算法与其他算法共同研究，联合优化，促使云计算在各方面的表现更加突出。

关键词：云计算；PageRank算法；研究

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）15-0210-02

随着网络信息技术的发展，用户可以便捷的获得各种信息，但是也面临着如何从大量的网络信息中获得有用信息的问题。目前，用户数量的激增，给网络信息技术提出的新的挑战，虽然云计算在该方面适当的缓解了信息方面的压力，但终究没有从根本上解决问题。我们在具体的工作中，还是要从算法方面着手。PageRank算法作为云计算的重要组成部分，其产生的影响是绝对性的，而且在很多方面都表现出了较大的积极意义。随着时间的推移，PageRank算法的固有成果已经不能满足用户的需求，必须在固有成果的基础上，对其进行一定的优化，并加深研究，才能推动云计算的更大发展。在此，本文主要就基于云计算的PageRank算法展开研究。

1 算与PageRank算法

云计算是在近几年才兴起的一种技术，虽然总体上表现出了非常突出的成绩，但仍有很多方面是有待考究的，优化空间非常大，未来的拓展范围也不小。网络技术的发展永远是以速度著称的，当下的网络基本上已经很健全了，可仍然无法满足广大用户的需求，证明用户的需求速度远远比云计算的发展速度更快。为此，如果想在将来取得更大的成果，就必须对云计算的核心开展研究——算法。从概念上来分析，算法是一个比较广义的词汇，其既包括了各种技术，也包括了计算方法，还包括了各种模式和公式等等。在此，本文对云计算与PageRank算法进行论述。

1.1计算

作为网络信息技术的一种集中体现，云计算的含义是非常广泛的。简单来讲，我们所指的云计算，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算能够给用户带来更多的体验和帮助，相比一般的网络技术而言，云计算的“人性化”更加突出。目前，云计算被简称为“云”，“云”是网络、互联网的一种比喻性质的说法。从特点上来分析，云计算在使用的过程中，能够促使用户体验每秒10万亿次的运算能力，该能力的使用领域非常广泛，甚至可以模拟核爆炸、预测气候变化、预测市场发展趋势等等。例如，现阶段的天气预报软件，相对过去而言，能够在不同时间段预测出不同的天气情况和温度，并且提供的指示也在增多，这些都是云计算的功劳。

1.2 PageRank算法

云计算在使用过程中，算法的决定性作用是不容忽视的。PageRank算法是目前云计算的主流算法之一，该算法是谷歌专有的一种算法。PageRank算法的主要作用在于，衡量特定网页相对于搜索引擎中的其他网页而言的重要程度，并且在客观上实现了将链接价值概念作为排名因素。PageRank算法在使用过程中，非常的简便、快捷，其在很多方面都具有较大的积极意义。PageRank算法在使用过程中，比较突出的一项成绩在于，该算法能够让链接来进行相应的“投票”。简单来讲，一个页面的“具体得票数”，主要是由所有链向它的页面的重要性所决定的。在日常的用户浏览过程中，到一个页面的超链接以后，就相当是投了该页面的一票。在实际的工作中，一个页面的PageRank，主要是由所有链向它的页面的重要性来决定的，并且会经过算法来得到。所以，我们在运用PageRank算法后，无论是云计算的数据方面，还是云计算的信息方面，都能够得到更高的工作水平，在很大程度上解决了计算复杂和信息量大带来的影响。

2 传统PageRank算法的问题

PageRank算法在云计算的使用过程中，的确表现出了较大的积极意义，但并不意味着该算法就是完美无缺的。相反的，长久的应用后，发现PageRank算法还是存在一定问题的，一方面是因为用户需求的提升，另一方面是因为算法本身没有优化处理，所以才出现了一定的问题。传统的PageRank算法服务了相当长的一段时间，以现代的观点来看，传统的PageRank算法，主要是表现出以下几点问题：第一，对于海量的网页而言，传统的PageRank算法会花费大量的时间，这就导致云计算的速度在减慢，并且得到的结果并不是特别的权威，长此以往将会失去用户的信任和支持。第二，计算PageRank的过程中，只要求在合理的误差范围内即可。但传统的PageRank算法并没有考虑到这一点，具体的数值计算是不断的精确化，即便是已经达到了精度较高的标准，依然会持续的精确计算，导致云计算陷入了一种恶性循环，这对用户而言，并不是最好的选择。

3 基于云计算的PageRank算法改进

云计算与PageRank算法是密不可分的关系，二者在很多时候都是相互促进的，并且表现出了相互依偎的特点。基于云计算的PageRank算法，与传统PageRank算法有很大的不同，其在日常的使用当中，一方面充分发挥出算法的积极作用，另一方面会照顾到云计算的各项条件和要求，以此来确保日常的使用符合用户的需求。值得注意的是，我们在对基于云计算的PageRank算法实施改进时，必须考虑到多方面的因素，不能单纯的在理论上有所改进，还要考虑到实际情况以及后续的发展。在此，本文主要对基于云计算的PageRank算法改进进行论述。

3.1改进算法的基本思想

为了能够更好的改进PageRank算法，通过对计算跨度为2的公式进行递推，最终得到了以下公式：PRk+2=（1-d）I+dATPRk+1=（1-d）I+d（1-d）AT+（dAT）2PRk。对PageRank算法实施改进，并不是一件容易的事情，其要考虑到的影响因素较多，结合以往的工作经验和当下的工作标准，我们在PageRank算法的改进思想上，主要是从以下几点出发的：第一，利用Mapreduce框架得到 AT。第二，通过AT计算（ AT）2。第三，计算Pagerank值。此步骤中，把公式分为两个部分。如果Map函数输入的是AT，计算（ 1-d） I+ d（ 1-d） AT，那么每个目标节点key所对应的value为（ 1-d） I + d（ 1-d） AT；如果Map函数输入的是（ AT）2，计算（ dAT）2PRk，那么每个目标节点key所对应的value为（ dAT）2PRk。框架对Map函数的输出结果进行处理，是每个目标节点key对应的所有value形成一个list，作为reduce函数的输入。Reduce函数对每个目标节点key所对应的value list进行相加就可以得到新的 Pagerank向量 PRk+2。由此可见，按照以上思想来改进PageRank算法，基本上还是可行的，并且在部分工作中，已经得到了结果。

3.2性能分析

基于云计算的PageRank算法在得到改进后，并不能直接的应用，即便是思想正确、成果稳定，也不能投入，而是要对性能展开分析，了解其是否能够满足用户和云计算的需求。经过大量的讨论和分析，认为PageRank算法在改进后，性能分析主要是集中在以下几项工作。第一，对于PageRank算法改进后，应经过三个阶段的Mapreduce过程分析。一般而言，在第一阶段的时候需经过1次的分析；在第二阶段的时候，需经过1次的分析；在第三阶段的时候，需经过50次的分析，一共是52次。第二，对具体的执行时间进行分析。从得到的结果来看，传统的PageRank算法仅仅是计算AT，但是在对PageRank算法改进后，还会计算（AT）2，这样一来，在具体的执行时间上，就节省了大概50%的时间。这是我们非常想要看到的结果。第三，通过运用改进后的PageRank算法，云计算在速度和效果上更加突出，满足了更多用户的实际需求，并且在客观上和主观上都有所改变。

4 总结

本文就基于云计算的PageRank算法展开研究，从现阶段得到的结果来看，运用改进后的PageRank算法，是比较适合云计算研究和拓展的，并且改进后的PageRank算法，也将云计算作为一个跳板，获得了更大的成功，在很多方面实现了健全和发展，告别了传统PageRank算法的很多问题，未来的研究空间还是很大的。

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