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Improved Key Node Recognition Method of Social Network Based on PageRank Algorithm 被引量:1
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作者 Lei Hong Yiji Qian +2 位作者 Chaofan Gong Yurui Zhang Xin Zhou 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第1期1887-1903,共17页
The types and functions of social networking sites are becoming more abundant with the prevalence of self-media culture,and the number of daily active users of social networking sites represented by Weibo and Zhihu co... The types and functions of social networking sites are becoming more abundant with the prevalence of self-media culture,and the number of daily active users of social networking sites represented by Weibo and Zhihu continues to expand.There are key node users in social networks.Compared with ordinary users,their influence is greater,their radiation range is wider,and their information transmission capabilities are better.The key node users playimportant roles in public opinion monitoring and hot event prediction when evaluating the criticality of nodes in social networking sites.In order to solve the problems of incomplete evaluation factors,poor recognition rate and low accuracy of key nodes of social networking sites,this paper establishes a social networking site key node recognition algorithm(SNSKNIS)based on PageRank(PR)algorithm,and evaluates the importance of social networking site nodes in combination with the influence of nodes and the structure of nodes in social networks.This article takes the Sina Weibo platform as an example,uses the key node identification algorithm system of social networking sites to discover the key nodes in the social network,analyzes its importance in the social network,and displays it visually. 展开更多
关键词 Social networking site pagerank algorithm key node
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Weighted PageRank Algorithm Search Engine Ranking Model for Web Pages 被引量:1
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作者 S.Samsudeen Shaffi I.Muthulakshmi 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第4期183-192,共10页
As data grows in size,search engines face new challenges in extracting more relevant content for users’searches.As a result,a number of retrieval and ranking algorithms have been employed to ensure that the results a... As data grows in size,search engines face new challenges in extracting more relevant content for users’searches.As a result,a number of retrieval and ranking algorithms have been employed to ensure that the results are relevant to the user’s requirements.Unfortunately,most existing indexes and ranking algo-rithms crawl documents and web pages based on a limited set of criteria designed to meet user expectations,making it impossible to deliver exceptionally accurate results.As a result,this study investigates and analyses how search engines work,as well as the elements that contribute to higher ranks.This paper addresses the issue of bias by proposing a new ranking algorithm based on the PageRank(PR)algorithm,which is one of the most widely used page ranking algorithms We pro-pose weighted PageRank(WPR)algorithms to test the relationship between these various measures.The Weighted Page Rank(WPR)model was used in three dis-tinct trials to compare the rankings of documents and pages based on one or more user preferences criteria.Thefindings of utilizing the Weighted Page Rank model showed that using multiple criteria to rankfinal pages is better than using only one,and that some criteria had a greater impact on ranking results than others. 展开更多
关键词 Weighted pagerank algorithms search engines web pages web crawlers World Wide Web
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A Bias-Free Time-Aware PageRank Algorithm for Paper Ranking in Dynamic Citation Networks 被引量:1
3
作者 Moath Abu Dayeh Badie Sartawi Saeed Salah 《Intelligent Information Management》 2022年第2期53-70,共18页
The process of ranking scientific publications in dynamic citation networks plays a crucial rule in a variety of applications. Despite the availability of a number of ranking algorithms, most of them use common popula... The process of ranking scientific publications in dynamic citation networks plays a crucial rule in a variety of applications. Despite the availability of a number of ranking algorithms, most of them use common popularity metrics such as the citation count, h-index, and Impact Factor (IF). These adopted metrics cause a problem of bias in favor of older publications that took enough time to collect as many citations as possible. This paper focuses on solving the problem of bias by proposing a new ranking algorithm based on the PageRank (PR) algorithm;it is one of the main page ranking algorithms being widely used. The developed algorithm considers a newly suggested metric called the Citation Average rate of Change (CAC). Time information such as publication date and the citation occurrence’s time are used along with citation data to calculate the new metric. The proposed ranking algorithm was tested on a dataset of scientific papers in the field of medical physics published in the Dimensions database from years 2005 to 2017. The experimental results have shown that the proposed ranking algorithm outperforms the PageRank algorithm in ranking scientific publications where 26 papers instead of only 14 were ranked among the top 100 papers of this dataset. In addition, there were no radical changes or unreasonable jump in the ranking process, i.e., the correlation rate between the results of the proposed ranking method and the original PageRank algorithm was 92% based on the Spearman correlation coefficient. 展开更多
关键词 BIBLIOMETRIC Citation Analysis pagerank algorithm Scientific Publications Metrics Time-Aware
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A PageRank-Based WeChat User Impact Assessment Algorithm 被引量:1
4
作者 Qiong Wang Yuewen Luo +3 位作者 Hongliang Guo Peng Guo Jinghao Wei Tie Lin 《Journal of New Media》 2021年第2期53-62,共10页
In recent years,the mobile Internet has developed rapidly,and the network social platform has emerged as the times require,and more people make friends,chat and share dynamics through the network social platform.The n... In recent years,the mobile Internet has developed rapidly,and the network social platform has emerged as the times require,and more people make friends,chat and share dynamics through the network social platform.The network social platform is the virtual embodiment of the social network,each user represents a node in the directed graph of the social network.As the most popular online social platform in China,WeChat has developed rapidly in recent years.Large user groups,powerful mobile payment capabilities,and massive amounts of data have brought great influence to it.At present,the research on WeChat network at home and abroad mainly focuses on communication and sociology,but the research from the angle of influence is scarce.Therefore,based on the basic principle of PageRank,this paper proposes an influence evaluation model WURank algorithm suitable for WeChat network users.This algorithm takes into account the shortcomings of the traditional PageRank algorithm,and objectively evaluates the real-time influence of WeChat users from the perspective of WeChat user behavior(including:sharing,commenting,mentioning,collecting,likes)and time factors. 展开更多
关键词 WeChat INFLUENCE pagerank algorithm WURank algorithm
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Detection approach for unusable shared bikes enabled by reinforcement learning and PageRank algorithm
5
作者 Yu Zhou Ran Zheng Gang Kou 《Journal of Safety Science and Resilience》 EI CSCD 2023年第2期220-227,共8页
Existing research models can neither indicate the availability of shared bikes nor detect unusable ones owing to a lack of information on bike maintenance and failure.To improve awareness regarding the availability of... Existing research models can neither indicate the availability of shared bikes nor detect unusable ones owing to a lack of information on bike maintenance and failure.To improve awareness regarding the availability of shared bikes,we propose an innovative approach for detecting unusable shared bikes based on reinforcement learning and the PageRank algorithm.The proposed method identifies unusable shared bikes depending on the local travel data and provides a ranking of the shared bikes according to their availability levels.Given a sliding time window,the value function for the reinforcement learning model was determined by considering the cumulative number of unavailable shared bikes,the proportion of rental cancelations at the same stations,and the mean time between the cancelations.Reinforcement learning was then used to identify shared bikes with the worst availability.An availability ranking for the shared bikes below the reward threshold was performed using the PageRank algorithm.The proposed detection approach was applied to a trip dataset of a real-world bike-sharing system to illustrate the modeling process and its effectiveness.The detection results of unusable shared bikes in the absence of failure and feedback data can provide essential information to support the maintenance management decisions regarding shared bikes. 展开更多
关键词 Bike-sharing system Bike availability Maintenance FAILURE Shared bike Intelligent transportation Reinforcement learning pagerank algorithm DETECTION
原文传递
基于PageRank算法及Mplus因子分析探讨杨霓芝教授诊治IgA肾病规律
6
作者 卢家言 张腊 +7 位作者 胡晓璇 凌曦淘 于浩天 梁紫越 卢佐宸 侯海晶 卢富华 杨霓芝 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2024年第3期581-590,共10页
目的本研究旨在多层次分析名老中医诊治IgA肾病的临床经验,为传承中医肾病名医经验提供方法参考。方法采集并标准化广东省中医院杨霓芝教授门诊在2010—2020年期间诊治IgA肾病患者的医案数据,并将患者分为尿血组、尿浊组及肾衰组。利用F... 目的本研究旨在多层次分析名老中医诊治IgA肾病的临床经验,为传承中医肾病名医经验提供方法参考。方法采集并标准化广东省中医院杨霓芝教授门诊在2010—2020年期间诊治IgA肾病患者的医案数据,并将患者分为尿血组、尿浊组及肾衰组。利用FangNet平台进行PageRank算法计算药物THScore得到不同亚组IgA肾病核心药物。通过Python(SciPy包、Clusterheatmap包)可视化证型分布规律及相应用药规律,应用Mplus软件使用加权最小二乘估计法及斜交旋转GEOMIN法进行药物处方探索性及验证性因子分析。结果总共纳入145例IgA肾病患者,共548诊次。其中尿血组54例、尿浊组51例及肾衰组40例。基本证型有9种,含气虚证(91.79%)、血瘀证(77.01%)、湿热证(66.06%)及阴虚证(38.69%)等。总队列核心药物24种,尿血组23种,尿浊组21种,肾衰组16种,主要为益气补阳药、滋阴养血药、活血祛瘀药、清热凉血药等。IgA肾病辨证用药规律(Z-Score>0.5且P<0.05):气虚证常用药物:黄芪、山茱萸、菟丝子。血瘀证常用药物:丹参、泽兰、山茱萸等。湿热证常用药物:蒲公英、石韦、桃仁、土茯苓等。阴虚证常用药物:墨旱莲、太子参、女贞子等。根据探索性及验证性因子分析的结果,可以得出杨霓芝教授治疗IgA肾病核心药物组合因子包括:F1(菟丝子、山茱萸、黄芪);F2(白茅根、小蓟、茜草);F3(女贞子、墨旱莲、太子参);F4(泽兰、桃仁)。结论本研究通过应用PageRank算法及Mplus因子分析,分组分析杨霓芝教授诊治IgA肾病经验,明确以“气虚血瘀、湿热阴虚”为核心证型,“益气活血、清热养阴”为核心治法的IgA肾病岭南中医诊治心得,为传承名医经验提供方法参考,促进中医药的开发利用。 展开更多
关键词 因子分析 pagerank算法 IGA肾病 名老中医经验
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基于模体PageRank算法识别穴位-疾病网络的关键节点
7
作者 赵海 缪九男 +1 位作者 刘晓 尉雪龙 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期628-635,共8页
针对现有针灸关键穴位挖掘算法存在精度不佳、适用性较窄的问题,在“穴位-疾病”网络中引入多穴位间的高阶相互作用,提出一种基于3节点模体的高特异性关键穴位挖掘算法.将此算法从分辨率、网络损失和准确性方面分别与其他5种穴位重要性... 针对现有针灸关键穴位挖掘算法存在精度不佳、适用性较窄的问题,在“穴位-疾病”网络中引入多穴位间的高阶相互作用,提出一种基于3节点模体的高特异性关键穴位挖掘算法.将此算法从分辨率、网络损失和准确性方面分别与其他5种穴位重要性评估算法进行比较.结果表明,该算法识别的关键穴位对网络的连通性有明显的破坏作用,说明关键穴位处于穴位疾病网络拓扑结构的核心位置,并与其他穴位有较高的协同合作;该算法的稳定性保证了关键穴位的可靠性;从网络拓扑结构和穴位间的高协同性角度来看,该算法寻找的关键穴位可以作为穴位网络中的核心穴位,帮助研究人员探索有针对性的、高影响力的穴位组合. 展开更多
关键词 穴位 疾病 模体 网络 网页排名算法
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PageRank算法的分析及其改进 被引量:43
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作者 王德广 周志刚 梁旭 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第22期291-292,F0003,共3页
在分析PageRank算法存在偏重旧网页、主题漂移、网页权值均分、忽视用户浏览兴趣现象的基础上,对其进行改进,考虑网页修改日期、网页文本信息、网站权威度、用户兴趣度等重要因素,重新计算网页PR值。实验结果表明,改进算法可提高搜索引... 在分析PageRank算法存在偏重旧网页、主题漂移、网页权值均分、忽视用户浏览兴趣现象的基础上,对其进行改进,考虑网页修改日期、网页文本信息、网站权威度、用户兴趣度等重要因素,重新计算网页PR值。实验结果表明,改进算法可提高搜索引擎对网页排序的准确度,以及用户对检索结果的满意度。 展开更多
关键词 pagerank算法 搜索引擎 文本数据挖掘 PR值
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基于改进PageRank算法的跨链公证人机制评价模型 被引量:27
9
作者 戴炳荣 姜胜明 +1 位作者 李顿伟 李超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期26-31,共6页
跨链技术是区块链领域研究和关注的热点,公证人机制是一种典型的跨链技术手段。针对公证人机制中存在节点信用监督不足的问题,构建基于改进PageRank算法的公证人节点信用评价模型。收集多种公证人节点相关信息,利用改进的PageRank算法... 跨链技术是区块链领域研究和关注的热点,公证人机制是一种典型的跨链技术手段。针对公证人机制中存在节点信用监督不足的问题,构建基于改进PageRank算法的公证人节点信用评价模型。收集多种公证人节点相关信息,利用改进的PageRank算法对公证人节点进行信用计算,得到高可信的公证人节点,从而保证区块链系统安全稳定。将用户评价和节点本身信息进行综合分析和相互验证,使得公证人机制更加安全可信。实验结果表明,该评价模型在跨链公证人机制中具有良好的应用和评估效果。 展开更多
关键词 区块链 跨链 公证人机制 pagerank算法 评价模型
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基于MapReduce的并行PageRank算法实现 被引量:12
10
作者 平宇 向阳 +1 位作者 张波 黄寅飞 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第2期31-34,38,共5页
分布式网络爬虫的广泛应用使得搜索引擎的数据规模呈几何式增长,面对数以TB甚至PB量级的数据,单机模式下的PageRank算法由于CPU、I/O和内存的开销过大导致效率低下。为此,提出一种基于MapReduce框架的并行PageRank算法。在算法的一次迭... 分布式网络爬虫的广泛应用使得搜索引擎的数据规模呈几何式增长,面对数以TB甚至PB量级的数据,单机模式下的PageRank算法由于CPU、I/O和内存的开销过大导致效率低下。为此,提出一种基于MapReduce框架的并行PageRank算法。在算法的一次迭代过程中,利用Map函数对网页拓扑信息文件进行解析,使用Reduce函数计算网页得分,从而并行化PageRank算法的中间迭代过程。通过计算全局网页得分控制迭代次数,得到较精确的网页排序结果。实验结果表明,该算法在保持原有单机PageRank算法整体网页排序精度的基础上,具有较好的集群性能和较快的执行速度。 展开更多
关键词 搜索引擎 pagerank算法 MAPREDUCE框架 并行计算 HADOOP平台
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基于主题相似度模型的TS-PageRank算法 被引量:23
11
作者 黄德才 戚华春 钱能 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第3期510-514,共5页
PageRank算法是著名搜索引擎Google的核心算法,但存在主题漂移的问题,致使搜索结果中存在过多与查询主题无关的网页.在分析PageRank算法及其有关改进算法的基础上,提出了基于虚拟文档的主题相似度模型和基于主题相似度模型的TS-PageRan... PageRank算法是著名搜索引擎Google的核心算法,但存在主题漂移的问题,致使搜索结果中存在过多与查询主题无关的网页.在分析PageRank算法及其有关改进算法的基础上,提出了基于虚拟文档的主题相似度模型和基于主题相似度模型的TS-PageRank算法框架.只要选择不同的相似度计算模型,就可以得到不同的TS-PageRank算法,形成一个网页排序算法簇.理论分析和数值仿真实验表明,该算法在不需要额外文本信息,也不增加算法时空复杂度的情况下,就能极大地减少主题漂移现象,从而提高查询效率和质量. 展开更多
关键词 链接分析 主题相似度 pagerank算法
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基于中心性和PageRank的网页综合评分方法 被引量:8
12
作者 乔少杰 彭京 +3 位作者 李天瑞 李红 李太勇 王超 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期456-460,共5页
为准确、高效地对网页进行评分,提出了一种基于中心性(结点度、居间度和紧密度)和PageRank算法的网页评分方法CentralRank.它采用PageRank算法计算网页分数,借助中心性度量的方法计算页面在Web社会网络中的重要性.为了验证CentralRank... 为准确、高效地对网页进行评分,提出了一种基于中心性(结点度、居间度和紧密度)和PageRank算法的网页评分方法CentralRank.它采用PageRank算法计算网页分数,借助中心性度量的方法计算页面在Web社会网络中的重要性.为了验证CentralRank的性能优势,设计了一个网页抓取器,可利用该抓取器自动、准确地下载网页信息.该网页抓取器集成了网络信息采集、页面内容分析和页面消重3项技术.基于大量真实数据的实验结果表明:CentralRank在保证网页评分时间性能的前提下,比单纯基于中心性的网页评分算法和PageRank算法更准确、有效,预测准确性分别提高约14.2%和7.5%. 展开更多
关键词 社会网络分析 Web社会网络 中心性 pagerank算法 网页评分
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基于加权PageRank算法的关键包识别方法 被引量:8
13
作者 潘伟丰 李兵 +1 位作者 马于涛 姜波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2174-2183,共10页
识别软件中的关键实体对于人们理解软件,控制和降低维护费用具有重要意义.然而现有的工作基本都是针对关键类识别的,针对关键包、方法/属性等的研究甚少;同时现有的工作也未能揭示关键类与软件外部质量属性间的关系.为丰富现有的工作,... 识别软件中的关键实体对于人们理解软件,控制和降低维护费用具有重要意义.然而现有的工作基本都是针对关键类识别的,针对关键包、方法/属性等的研究甚少;同时现有的工作也未能揭示关键类与软件外部质量属性间的关系.为丰富现有的工作,本文提出了一种基于加权PageRank算法的关键包识别方法.该方法用加权有向软件网络模型抽象包粒度软件系统,提出新度量PR(PackageRank)从结构角度量度节点重要性,并引入加权的PageRank算法计算该度量值.数据实验部分以六个开源Java软件为例,分析了包的PR值与常用复杂网络中心性指标(介数中心性、接近中心性、度数中心性等)间的相关性;使用加权的SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)模型分析了PR所识别关键包的传播影响,并与其它相关方法进行比较,验证了本文方法的有效性;最后,以其中两个软件为例,分析了包的PR值与包可理解性间的关系,进一步验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 关键包 pagerank算法 软件网络 程序理解
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采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法 被引量:12
14
作者 马健 刘峰 +1 位作者 李红辉 樊建平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期183-190,共8页
基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的... 基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。 展开更多
关键词 社区发现 重叠社区 标签传播 聚类系数 pagerank算法 节点影响力
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基于内容过滤PageRank的Top-k学习资源匹配推荐 被引量:12
15
作者 梁婷婷 李春青 李海生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期220-226,共7页
针对在线教育支持技术中关于文本处理的多义词和同义词问题,提出基于内容过滤PageRank语义相似替换的Top-k学习资源推荐算法。基于内容的向量空间滤波建立学习资源过滤推荐模型,该模型采用资源间匹配方式以取代语义相似性,从而避免多义... 针对在线教育支持技术中关于文本处理的多义词和同义词问题,提出基于内容过滤PageRank语义相似替换的Top-k学习资源推荐算法。基于内容的向量空间滤波建立学习资源过滤推荐模型,该模型采用资源间匹配方式以取代语义相似性,从而避免多义词或同义词的漏检问题。基于谷歌PageRank算法结合前述资源间匹配模型构建考虑资源间关系连接的权重矩阵,取代传统PageRank算法网页间的超链接方式,进行资源类型划分,得到特征的马尔可夫收敛矩阵,并利用Top-k算法实现推荐结果细化。实验结果表明,在公共学习资源数据集中,所提算法对计算时间的覆盖率是可行的。 展开更多
关键词 内容过滤 pagerank算法 Top-k排序 马尔可夫收敛矩阵 资源匹配
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改进的PageRank在Web信息搜集中的应用 被引量:12
16
作者 秦拯 张玲 李娜 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期1044-1049,共6页
PageRank是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性·但由于它对每条出链赋予相同的权值,忽略了网页与主题的相关性,容易造成主题漂移现象·在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于主... PageRank是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性·但由于它对每条出链赋予相同的权值,忽略了网页与主题的相关性,容易造成主题漂移现象·在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于主题分块的PageRank算法·该算法按照网页结构对网页进行分块,依照各块与主题的相关性大小对块中的链接传递不同的PageRank值,并能根据已访问的链接对块进行相关性反馈·实验表明,所提出的算法能较好地改进搜索结果的精确度· 展开更多
关键词 pagerank算法 主题分块 Web信息搜集
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基于改进PageRank算法的输电网关键节点辨识方法研究 被引量:8
17
作者 朱大锐 王睿 +2 位作者 程文姬 段建东 王海峰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期86-93,共8页
为了准确全面辨识输电网的关键输电节点,针对现有辨识方法未考虑节点间功率传输路径的分配关系以及不同类型节点传输特性的问题,基于复杂网络理论和PageRank算法,从静态分析角度建立输电网的有向加权网络模型。根据节点在功率传输路径... 为了准确全面辨识输电网的关键输电节点,针对现有辨识方法未考虑节点间功率传输路径的分配关系以及不同类型节点传输特性的问题,基于复杂网络理论和PageRank算法,从静态分析角度建立输电网的有向加权网络模型。根据节点在功率传输路径中的不同特点将节点划分为电源节点、中间节点和终端节点,并考虑不同类型节点与相邻节点间传输转移的信息值及节点间非等概率传输特性,通过对PageRank算法改进得到考虑节点状态信息与拓扑信息的电气传输转移矩阵。在此基础上,结合节点电压值、节点度和节点传输转移特性形成能够准确全面辨识输电网关键节点的方法。通过仿真结果对比分析,并结合系统遭受静态蓄意攻击后网络传输效率变化,表明所辨识关键节点故障后对电网的传输能力影响较大,验证了所提辨识方法的正确性与优越性。 展开更多
关键词 关键节点 改进pagerank算法 状态信息转移 网络传输效率
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基于锚文本相似度的PageRank改进算法 被引量:14
18
作者 王钟斐 王彪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期258-260,共3页
分析搜索引擎Google的PageRank算法,给出其存在的3个问题及针对这3个问题提出的改进。结合锚文本相似度提出一种改进的PageRank算法,利用Nutch对传统PageRank算法和改进后的PageRank算法进行实验分析与比较。实验结果表明,改进的PageRan... 分析搜索引擎Google的PageRank算法,给出其存在的3个问题及针对这3个问题提出的改进。结合锚文本相似度提出一种改进的PageRank算法,利用Nutch对传统PageRank算法和改进后的PageRank算法进行实验分析与比较。实验结果表明,改进的PageRank算法提高了搜索结果的查准率,有利于减少主题漂移现象。 展开更多
关键词 pagerank算法 锚文本 相似度 主题漂移
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基于Web of Science的PageRank人才挖掘算法 被引量:5
19
作者 李翀 王宇宸 +4 位作者 杜伟静 何晓涛 刘学敏 张士波 李树仁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1356-1360,共5页
高水平论文是优秀科技人才的标志性成果之一。聚焦"Web Of Science(WOS)"热点研究学科,在构建学术论文语义Neo4j网络图和挖掘出活跃科研社区基础上,利用PageRank人才挖掘算法实现对科研社区中优秀科研人才的挖掘。首先,对现... 高水平论文是优秀科技人才的标志性成果之一。聚焦"Web Of Science(WOS)"热点研究学科,在构建学术论文语义Neo4j网络图和挖掘出活跃科研社区基础上,利用PageRank人才挖掘算法实现对科研社区中优秀科研人才的挖掘。首先,对现有的人才挖掘算法进行详细研究和分析;其次,结合WOS论文数据对PageRank人才挖掘算法进行了优化设计和实现,加入了论文发表的时间因子、作者署名排序递减模型、周围作者节点对当前节点的影响、论文被引用量等多维度考量因素。最后,基于热点学科计算机科学某社区近五年的论文数据进行了实验和验证。结果表明,基于社区的挖掘更具有针对性,能够快速定位各学科代表性优秀和潜在人才,且改进后的算法对人才的发现更加客观有效。 展开更多
关键词 Web Of Science Neo4j图数据库 pagerank算法 人才挖掘
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链接分析对引文分析的启示:从PageRank到Paperank 被引量:14
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作者 李江 孙建军 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第4期618-625,共8页
链接分析的发展受引文分析理论的影响,在基本假设前提与应用等方面,链接分析都与引文分析相似,例如,网络影响因子来源于期刊影响因子,共链分析来源于共被引分析。另一方面,网络的动态性赋予了链接分析一些特性,这些特性对于引文分析研... 链接分析的发展受引文分析理论的影响,在基本假设前提与应用等方面,链接分析都与引文分析相似,例如,网络影响因子来源于期刊影响因子,共链分析来源于共被引分析。另一方面,网络的动态性赋予了链接分析一些特性,这些特性对于引文分析研究有启示作用。本文在简要介绍引文分析与链接分析的相关理论之后,基于链接分析中的PageRank算法提出了Paperank算法,用于引文分析。在对算法的论证过程中,笔者选取了SCEI中的"Webometrics"相关论文为样本,通过比较这些论文的Paperank值与被引次数,凸显Paperank算法的优点。最后,本文提出了Paperank算法的应用前景——学术期刊论文数据库的检索结果排序。 展开更多
关键词 Paperank算法 pagerank算法 链接分析 引文分析
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