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情報検索のための PageRank はネットワークのリンク解析によるノードへのスコア付与アルゴリズムとして広く普及している．PageRank には高計算コスト等の問題があり，改良策が盛 んに研究されて来た．従来の改良は当初の PageRank と同じくネットワークの隣接行列を用いる．しかし，PageRank の問題は同行列では根本的には解決されない懸念がある．
本年度は，エルミーと隣接行列を用いて，よりPageRankと同傾向のランキング結果となり，かつ，高計算コストなどのPageRankの問題点を解決する手法について研究を行なった．
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