基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用

对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅限于在同构网络中解决这个问题,不适用于异构网络。为此,基于作者、论文和地点三种类型的实体构建一个多实体动态异构学术网络,并提出一种新的模型MEKI-Rank。模型中提出知识继承的概念,即作者通过其他作者继承知识,同时提取出动态异构网络中的七种关系,基于这些关系进行迭代排名,并使用每一轮的结果来相互增强排名。