38515

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Saddle point mirror descent algorithm for the robust PageRank problem

ISBN/ISSN: 

0005-1179

DOI: 

doi:10.1134/S0005117916080075

Наименование источника: 

  • Automation and Remote Control

Обозначение и номер тома: 

Vol. 77, No. 8

Город: 

  • New York

Издательство: 

  • Springer Link

Год издания: 

2016

Страницы: 

1403-1418
Аннотация
In order to solve robust PageRank problem a saddle-point Mirror Descent algorithm for solving convex-concave optimization problems is enhanced and studied. The algorithm is based on two proxy functions, which use specificities of value sets to be optimized on (min-max search). In robust PageRank case the ones are entropy-like function and square of Euclidean norm. The saddle-point Mirror Descent algorithm application to robust PageRank leads to concrete complexity results, which are being discussed alongside with illustrative numerical example.

Библиографическая ссылка: 

Назин А.В., Тремба А.А. Saddle point mirror descent algorithm for the robust PageRank problem // Automation and Remote Control. 2016. Vol. 77, No. 8. С. 1403-1418.

Публикация имеет версию на другом языке: 

Да

Связь с публикацией: