Blog

#pagerank

Opublikowano: 5 lat 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

Central European BioForum 2022

Podczas Central European BioForum Ula Sankowska, COO MIM Solutions, prowadziła panel dyskusyjny “AI i jej zastosowanie w biotechnologii”. Zainteresowanym specjalistom ze świata BioTech i MedTech przedstawiono

Blog

Jak sobie radzi polska informatyka.

Z ta informatyką nie jest tak źle, ale jeszcze dużo do zrobienia. Nasza rozmowa (Mikołaj Bojańczyk, Stefan Dziembowski i ja) o grantach ERC i nie

Aktualności

Piotr Sankowski w podsumowaniu roku Google Research

Co roku Google Research publikuje podsumowanie roku dotyczące najwybitniejszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji. W tym roku badania, których współautorem jest Piotr Sankowski znalazły się