基于改进PageRank算法的作者影响力评价研究

[目的/意义]针对已有PageRank算法在作者评价中忽略时间因素的不足,提出一种评价作者学术影响力的新方法。[方法/过程]首先,应用PageRank算法的思想,计算学术社交网络中作者的PR值以区分作者贡献;其次,将作者论文被引时间的异质性融入PageRank算法,给出Time-PageRank(T-PR)算法;最后,以图书情报学领域的作者文献数据为例,进行实证分析。[结果/结论]通过与PageRank算法对比发现,T-PR算法不仅能够识别该领域的核心作者,而且对作者影响力排名的区分效果更好,评价结果更加客观、可靠。