Web PageRank Prediction with Markov Models

Publié par : Economist

Web PageRank Prediction with Markov Models - Disponible sur l'archive ouverte pluridisciplinaire HAL.


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c. Predictions with racer. Assume m + 2 temporally successive crawls with respective snapshots. For each Web page, assuming it survives in all graph snapshots, a sequence of m + 1 racer values can be constructed. These sequences are used to construct an m-order Markov Model (MM ) for some fixed m. After computing transition probabilities for every path, using the generated racer sequences, the future racer values can be predicted using the chain rule



We built a graph structure from the DBLP dataset as follows: Nodes of the graph represent a publication and Edges represent the citations between papers, creating thus twelve snapshots of the graph corresponding to different time periods. Note that the structure of the DBLP graph is highly similar to the Web graph, while having the specificity that no links can appear for old papers to new papers. The Internet Archive dataset comprises of approximately 500, 000 pages and refers to weekly collections of eleven UK government websites. We obtained 24 graph snapshots evenly distributed in time between Mar. 2004 and Jan. 2006.



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Informations
Date :

03/02/2011


Langue :

Anglais


Pages :

2


Consultations :

4235


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Résumé

Auteur : Michalis Vazirgiannis, Dimitris Drosos, Pierre Senellart, Akrivi Vlachou


Tags : Article de recherche, Informatique
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