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亚历山德罗·加拉瓦利亚；范德霍夫斯塔德，雷姆科；利特瓦克，耐莉

PageRank的局部弱收敛。 （英语） Zbl 1434.60027号

附录申请。普罗巴伯。 30，第1号，40-79（2020年）.
摘要：PageRank是一种著名的测量网络中心性的算法。它最初是由谷歌提出的，用于对万维网中的页面进行排名。PageRank有趣的经验特性之一是所谓的“幂律假设”：在无标度网络中，PageRank分数遵循幂律，其指数与（in-）度相同。到目前为止，这一假设已经在一些具体的随机图模型中得到了实证验证。相反，本文不关注一个随机图模型，而是利用局部弱收敛性研究了当图的大小趋于无穷大时渐近PageRank分布的存在性。这可能有助于确定幂律假设成立的一般网络结构。我们从（随机）无向图序列的局部弱收敛的定义出发，将这一概念推广到有向图。为此，我们在定向设置中定义了一个探测过程，该过程跟踪顶点的进出角度。然后我们用它来证明渐近PageRank分布的存在性。因此，PageRank的极限分布可以直接计算为极限对象的函数。我们将结果应用于定向配置模型、连续时间分支过程树以及优先连接模型。

引用于11文件

MSC公司：

60对20 随机矩阵（概率方面）
05C80号 随机图（图论方面）

关键词：

有向随机图；页面排名；局部弱收敛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛A.Garavaglia｝等人，Ann.Appl。普罗巴伯。30，编号1，40-79（2020；兹bl 1434.60027）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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