面向科学数据的PageRank排序算法

• 作者: 兰金松 周园春 沈志宏 滕常延 黎建辉
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 科学数据 搜索引擎 链接提取 PageRank
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 494-504
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 8801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1212007

摘要

随着科学研究的发展,学数据资源日益激增.在海量数据的情况下,数据检索服务变得极其关键,传统的科学数据检索系统只进行关键词匹配,检索结果的排序效果很差.为此,提出了针对结构化的科学数据的链接提取技术,并基于此把PageRank链接分析应用于科学数据排序.该算法在排序阶段考虑了各个科学数据资源的重要性以获得更好的排序结果.在科学数据检索系统Voovle中的实验结果表明,结合PageRank的科学数据排序更能满足用户的需求,排序结果更加合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周园春	中国科学院计算机网络信息中心	35	575	10.0	23.0
2	黎建辉	中国科学院计算机网络信息中心	60	630	16.0	24.0
3	沈志宏	中国科学院计算机网络信息中心	27	364	11.0	19.0
4	兰金松	中国科学院计算机网络信息中心	1	3	1.0	1.0
8	滕常延	中国科学院计算机网络信息中心	1	3	1.0	1.0