グラフのパーソナライズ分析では、計算コストを下げつつ興味対象となる部分グラフに対する高い Personalized PageRank（PPR）精度が求められる。これまでの全グラフを一様に縮小する方式は、興味対象の分析精度の劣化をもたらす。本研究は、興味対象外の部分グラフのみを縮小し、興味対象の部分グラフと接続することで、計算コストと演算精度の両立を図る。特に興味対象内外を跨ぐエッジの重みを内外の向きを考慮して調整することで部分縮小導入による演算精度劣化を低減する。Facebook のグラフを用いた評価により、ほぼ同じエッジ数に縮小した場合、既存手法と比べより高い PPR 順位精度を確認した。