Szukaj
Close this search box.
Szukaj
Close this search box.

Blog

#pagerank

Opublikowano: 4 lata temu

Udostępnij:

Blog

#pagerank

Years ago when I learned about Google PageRank algorithm, my first reaction was this is not the way it should be done! There should be some proof. This probably just shows that my CS education was too theoretical ;). Years later I have learned that indeed there are some nice tools to argue about the running time of PageRank algorithm. And very recently we were able to give some new parallel (in MPC model) algorithms for computing vanilla PageRank. We improved the number of rounds needed from O(log n) to O(log^2 log n) time. You can hear Solbodan talking out it here:

https://lnkd.in/eT2T3aY. #pagerank

https://www.linkedin.com/posts/piotr-sankowski-80a6875_session-3a-walking-randomly-massively-activity-6696850845469859840-M5LW

Pozostałe wpisy

Najświeższe wiadomości od MIM Solutions

Wydarzenia

Cyfrowe Forum ZPP

Dziękujemy Związkowi Przedsiębiorców i Pracodawców za zaproszenie nas na Forum Cyfrowe ZPP. Była to świetna okazja, aby omówić wiele tematów związanych z AI i podzielić

Aktualności

MIM Solutions podczas DATA SCIENCE SUMMIT

Jakub Podolak, Młodszy Specjalista ds. ML w MIM Solutions, zaprezentował podczas Konferencji Data Science Summit  ML Edition (DSS) bardzo ciekawy temat związany z analizą wydajności

Wydarzenia

LSI Europe ’22

Jesteśmy niezmiernie szczęśliwi, że mogliśmy uczestniczyć w konferencji LSI Europe ’22 Emerging Medtech Summit! Piotr Wygocki, CEO@MIM Solutions zaprezentował wczoraj FOLLISCAN i EMBRYOAID – dwie