基于DBLP的作者协作关系挖掘

对DBLP提供的XML数据文件的解析,得到协作者最多的作者和出版物最多的作者,得到DBLP上协助者和出版物数量都是按幂律尾分布的结论。对协作者300人以上的作者建立作者协作图,改进Betweenness快速算法在协作图上挖掘出中心作者。研究中心作者近3年发表的论文,得到其新的研究领域。实验证实得到了很好的结果,对指导计算机学者更好的把握学术前沿发展方向有一定的意义。

基于DBLP的中心作者近似挖掘算法的研究

作者协作关系建立在作者协作图的基础上,挖掘出图上最重要的点即中心作者的研究是其中的一个重点。随着协作图的不断扩大,一般的挖掘算法已经不能适应大型图的挖掘,因此,通过DBLP上数据建立的作者协作图,提出了一个根据点的度随即选取估算点进行中心作者挖掘的DegRan近似算法,并改进Random近似算法与DegRan近似算法进行了实验对比,证实DegRan近似算法有更好的估算性,更接近真实值。