大规模图上的SimRank计算及研究分析

SimRank是一种用于衡量有向图中任意两个节点结构相似性的模型，由Gleich等人于2002年提出。它的基本思想是，如果两个节点被相似的节点引用，则这两个节点也被认为是相似的。SimRank计算的相似度广泛应用于网络图聚类、近似查询和协同过滤等领域。SimRank计算模型是一个递归模型，它通过迭代计算得到节点间的相似度。然而，由于SimRank模型的计算时间复杂度和空间复杂度都非常高，这限制了它在大规模图计算中的应用。研究者们提出了许多针对大规模图的高效或近似计算SimRank的算法。文章介绍了SimRank模型的描述和常见的SimRank计算问题定义，并将这些算法分为迭代法、非迭代法和随机游走法三大类。每种方法都具有不同的计算原理和特点，并且适用不同的计算场景。SimRank算法在社交网络、生物信息学、网页排名和推荐系统等领域具有广泛的应用价值。在处理大规模网络数据时，它能够有效识别网络中的核心节点或重要连接关系。