趙妍

摘要：云計(jì)算在目前的發(fā)展中，已經(jīng)成為了網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的新寵兒，其在很多方面都推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的進(jìn)步和發(fā)展。相對(duì)而言，云計(jì)算在具體的操作中，會(huì)利用諸多的算法來(lái)完成計(jì)算和整理工作。在云計(jì)算當(dāng)中，PageRank算法是比較常用的一種算法，該算法結(jié)合了以往算法的一些優(yōu)勢(shì)和研究成果，并且在運(yùn)用過程中，表現(xiàn)出了較多的便利性，是云計(jì)算不可或缺的組成部分。目前，關(guān)于PageRank算法的研究不斷的深入，更多的是對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，以此來(lái)確保云計(jì)算的發(fā)展是不斷前進(jìn)的。日后，應(yīng)將PageRank算法與其他算法共同研究，聯(lián)合優(yōu)化，促使云計(jì)算在各方面的表現(xiàn)更加突出。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；PageRank算法；研究

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2015）15-0210-02

隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展，用戶可以便捷的獲得各種信息，但是也面臨著如何從大量的網(wǎng)絡(luò)信息中獲得有用信息的問題。目前，用戶數(shù)量的激增，給網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)提出的新的挑戰(zhàn)，雖然云計(jì)算在該方面適當(dāng)?shù)木徑饬诵畔⒎矫娴膲毫?，但終究沒有從根本上解決問題。我們?cè)诰唧w的工作中，還是要從算法方面著手。PageRank算法作為云計(jì)算的重要組成部分，其產(chǎn)生的影響是絕對(duì)性的，而且在很多方面都表現(xiàn)出了較大的積極意義。隨著時(shí)間的推移，PageRank算法的固有成果已經(jīng)不能滿足用戶的需求，必須在固有成果的基礎(chǔ)上，對(duì)其進(jìn)行一定的優(yōu)化，并加深研究，才能推動(dòng)云計(jì)算的更大發(fā)展。在此，本文主要就基于云計(jì)算的PageRank算法展開研究。

1 算與PageRank算法

云計(jì)算是在近幾年才興起的一種技術(shù)，雖然總體上表現(xiàn)出了非常突出的成績(jī)，但仍有很多方面是有待考究的，優(yōu)化空間非常大，未來(lái)的拓展范圍也不小。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展永遠(yuǎn)是以速度著稱的，當(dāng)下的網(wǎng)絡(luò)基本上已經(jīng)很健全了，可仍然無(wú)法滿足廣大用戶的需求，證明用戶的需求速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)比云計(jì)算的發(fā)展速度更快。為此，如果想在將來(lái)取得更大的成果，就必須對(duì)云計(jì)算的核心開展研究——算法。從概念上來(lái)分析，算法是一個(gè)比較廣義的詞匯，其既包括了各種技術(shù)，也包括了計(jì)算方法，還包括了各種模式和公式等等。在此，本文對(duì)云計(jì)算與PageRank算法進(jìn)行論述。

1.1計(jì)算

作為網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的一種集中體現(xiàn)，云計(jì)算的含義是非常廣泛的。簡(jiǎn)單來(lái)講，我們所指的云計(jì)算，是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來(lái)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云計(jì)算能夠給用戶帶來(lái)更多的體驗(yàn)和幫助，相比一般的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)而言，云計(jì)算的“人性化”更加突出。目前，云計(jì)算被簡(jiǎn)稱為“云”，“云”是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻性質(zhì)的說(shuō)法。從特點(diǎn)上來(lái)分析，云計(jì)算在使用的過程中，能夠促使用戶體驗(yàn)每秒10萬(wàn)億次的運(yùn)算能力，該能力的使用領(lǐng)域非常廣泛，甚至可以模擬核爆炸、預(yù)測(cè)氣候變化、預(yù)測(cè)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)等等。例如，現(xiàn)階段的天氣預(yù)報(bào)軟件，相對(duì)過去而言，能夠在不同時(shí)間段預(yù)測(cè)出不同的天氣情況和溫度，并且提供的指示也在增多，這些都是云計(jì)算的功勞。

1.2 PageRank算法

云計(jì)算在使用過程中，算法的決定性作用是不容忽視的。PageRank算法是目前云計(jì)算的主流算法之一，該算法是谷歌專有的一種算法。PageRank算法的主要作用在于，衡量特定網(wǎng)頁(yè)相對(duì)于搜索引擎中的其他網(wǎng)頁(yè)而言的重要程度，并且在客觀上實(shí)現(xiàn)了將鏈接價(jià)值概念作為排名因素。PageRank算法在使用過程中，非常的簡(jiǎn)便、快捷，其在很多方面都具有較大的積極意義。PageRank算法在使用過程中，比較突出的一項(xiàng)成績(jī)?cè)谟?，該算法能夠讓鏈接?lái)進(jìn)行相應(yīng)的“投票”。簡(jiǎn)單來(lái)講，一個(gè)頁(yè)面的“具體得票數(shù)”，主要是由所有鏈向它的頁(yè)面的重要性所決定的。在日常的用戶瀏覽過程中，到一個(gè)頁(yè)面的超鏈接以后，就相當(dāng)是投了該頁(yè)面的一票。在實(shí)際的工作中，一個(gè)頁(yè)面的PageRank，主要是由所有鏈向它的頁(yè)面的重要性來(lái)決定的，并且會(huì)經(jīng)過算法來(lái)得到。所以，我們?cè)谶\(yùn)用PageRank算法后，無(wú)論是云計(jì)算的數(shù)據(jù)方面，還是云計(jì)算的信息方面，都能夠得到更高的工作水平，在很大程度上解決了計(jì)算復(fù)雜和信息量大帶來(lái)的影響。

2 傳統(tǒng)PageRank算法的問題

PageRank算法在云計(jì)算的使用過程中，的確表現(xiàn)出了較大的積極意義，但并不意味著該算法就是完美無(wú)缺的。相反的，長(zhǎng)久的應(yīng)用后，發(fā)現(xiàn)PageRank算法還是存在一定問題的，一方面是因?yàn)橛脩粜枨蟮奶嵘?，另一方面是因?yàn)樗惴ū旧頉]有優(yōu)化處理，所以才出現(xiàn)了一定的問題。傳統(tǒng)的PageRank算法服務(wù)了相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間，以現(xiàn)代的觀點(diǎn)來(lái)看，傳統(tǒng)的PageRank算法，主要是表現(xiàn)出以下幾點(diǎn)問題：第一，對(duì)于海量的網(wǎng)頁(yè)而言，傳統(tǒng)的PageRank算法會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間，這就導(dǎo)致云計(jì)算的速度在減慢，并且得到的結(jié)果并不是特別的權(quán)威，長(zhǎng)此以往將會(huì)失去用戶的信任和支持。第二，計(jì)算PageRank的過程中，只要求在合理的誤差范圍內(nèi)即可。但傳統(tǒng)的PageRank算法并沒有考慮到這一點(diǎn)，具體的數(shù)值計(jì)算是不斷的精確化，即便是已經(jīng)達(dá)到了精度較高的標(biāo)準(zhǔn)，依然會(huì)持續(xù)的精確計(jì)算，導(dǎo)致云計(jì)算陷入了一種惡性循環(huán)，這對(duì)用戶而言，并不是最好的選擇。

3 基于云計(jì)算的PageRank算法改進(jìn)

云計(jì)算與PageRank算法是密不可分的關(guān)系，二者在很多時(shí)候都是相互促進(jìn)的，并且表現(xiàn)出了相互依偎的特點(diǎn)?；谠朴?jì)算的PageRank算法，與傳統(tǒng)PageRank算法有很大的不同，其在日常的使用當(dāng)中，一方面充分發(fā)揮出算法的積極作用，另一方面會(huì)照顧到云計(jì)算的各項(xiàng)條件和要求，以此來(lái)確保日常的使用符合用戶的需求。值得注意的是，我們?cè)趯?duì)基于云計(jì)算的PageRank算法實(shí)施改進(jìn)時(shí)，必須考慮到多方面的因素，不能單純的在理論上有所改進(jìn)，還要考慮到實(shí)際情況以及后續(xù)的發(fā)展。在此，本文主要對(duì)基于云計(jì)算的PageRank算法改進(jìn)進(jìn)行論述。

3.1改進(jìn)算法的基本思想

為了能夠更好的改進(jìn)PageRank算法，通過對(duì)計(jì)算跨度為2的公式進(jìn)行遞推，最終得到了以下公式：PRk+2=（1-d）I+dATPRk+1=（1-d）I+d（1-d）AT+（dAT）2PRk。對(duì)PageRank算法實(shí)施改進(jìn)，并不是一件容易的事情，其要考慮到的影響因素較多，結(jié)合以往的工作經(jīng)驗(yàn)和當(dāng)下的工作標(biāo)準(zhǔn)，我們?cè)赑ageRank算法的改進(jìn)思想上，主要是從以下幾點(diǎn)出發(fā)的：第一，利用Mapreduce框架得到 AT。第二，通過AT計(jì)算（ AT）2。第三，計(jì)算Pagerank值。此步驟中，把公式分為兩個(gè)部分。如果Map函數(shù)輸入的是AT，計(jì)算（ 1-d） I+ d（ 1-d） AT，那么每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)key所對(duì)應(yīng)的value為（ 1-d） I + d（ 1-d） AT；如果Map函數(shù)輸入的是（ AT）2，計(jì)算（ dAT）2PRk，那么每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)key所對(duì)應(yīng)的value為（ dAT）2PRk?？蚣軐?duì)Map函數(shù)的輸出結(jié)果進(jìn)行處理，是每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)key對(duì)應(yīng)的所有value形成一個(gè)list，作為reduce函數(shù)的輸入。Reduce函數(shù)對(duì)每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)key所對(duì)應(yīng)的value list進(jìn)行相加就可以得到新的 Pagerank向量 PRk+2。由此可見，按照以上思想來(lái)改進(jìn)PageRank算法，基本上還是可行的，并且在部分工作中，已經(jīng)得到了結(jié)果。

3.2性能分析

基于云計(jì)算的PageRank算法在得到改進(jìn)后，并不能直接的應(yīng)用，即便是思想正確、成果穩(wěn)定，也不能投入，而是要對(duì)性能展開分析，了解其是否能夠滿足用戶和云計(jì)算的需求。經(jīng)過大量的討論和分析，認(rèn)為PageRank算法在改進(jìn)后，性能分析主要是集中在以下幾項(xiàng)工作。第一，對(duì)于PageRank算法改進(jìn)后，應(yīng)經(jīng)過三個(gè)階段的Mapreduce過程分析。一般而言，在第一階段的時(shí)候需經(jīng)過1次的分析；在第二階段的時(shí)候，需經(jīng)過1次的分析；在第三階段的時(shí)候，需經(jīng)過50次的分析，一共是52次。第二，對(duì)具體的執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行分析。從得到的結(jié)果來(lái)看，傳統(tǒng)的PageRank算法僅僅是計(jì)算AT，但是在對(duì)PageRank算法改進(jìn)后，還會(huì)計(jì)算（AT）2，這樣一來(lái)，在具體的執(zhí)行時(shí)間上，就節(jié)省了大概50%的時(shí)間。這是我們非常想要看到的結(jié)果。第三，通過運(yùn)用改進(jìn)后的PageRank算法，云計(jì)算在速度和效果上更加突出，滿足了更多用戶的實(shí)際需求，并且在客觀上和主觀上都有所改變。

4 總結(jié)

本文就基于云計(jì)算的PageRank算法展開研究，從現(xiàn)階段得到的結(jié)果來(lái)看，運(yùn)用改進(jìn)后的PageRank算法，是比較適合云計(jì)算研究和拓展的，并且改進(jìn)后的PageRank算法，也將云計(jì)算作為一個(gè)跳板，獲得了更大的成功，在很多方面實(shí)現(xiàn)了健全和發(fā)展，告別了傳統(tǒng)PageRank算法的很多問題，未來(lái)的研究空間還是很大的。

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