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近年來，學者們對靜態圖的研究越來越全面、深入，已經形成了完善的理論體系。但是，對于生活中的一些應用問題，如社交網絡中不斷變化的關系等，使用靜態圖表示此類動態變化的關系似乎顯得有些乏力。而歷史圖可以表示動態的變化Pagerank算法是用于衡量網頁重要程度的算法，而網絡中不斷有網站新建或刪除，這樣的網絡用歷史圖來表示更為合適，因此考慮在歷史圖上利用CSR（ Compressed Sparse row）結構實現 Pagerank，使得程序能夠給出幾個目標時間上各網站的評分，進而能夠提供網站評分的變化情況，給出網站影響力趨勢的預測。在 Wikipedia提供的網頁互相連接的 Hyperlink networks數據集上，將所提方法與在鏈表上實現 Pagerank算法做比較，結果顯示其性能大大優于使用鏈表的結構，并且隨著數據規模和標時間規模的増大，其優勢將會越來越明顯。
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