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基于PageRank的合著论文中作者贡献分配算法
基于PageRank的合著论文中作者贡献分配算法
作者:
刘建国
王江盼
郭强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
合著贡献度
引文网络
学术影响力
团队科学
摘要:
随着科研合作越来越普遍,对合著者的贡献如何合理分配提出了挑战.该文提出了一种基于PageRank的论文合著者贡献分配算法(ACA_PR算法),采用PageRank值和总引用量的加权值度量文章的价值,构建合作者科研记录和科研成果被引情况的共引网络,对论文合著者的贡献进行分配.以美国物理学会APS数据集进行实证研究,通过在诺贝尔物理学奖得主发表的合著论文中识别诺贝尔奖得主验证算法的准确性.实验结果表明,在31篇诺贝尔奖提名论文中,ACA_PR算法的准确率为80.64%.工作在人员聘用、奖励、晋升等方面对评价科研工作者的影响力有着十分重要的作用.
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文献信息
篇名
基于PageRank的合著论文中作者贡献分配算法
来源期刊
电子科技大学学报
学科
地球科学
关键词
合著贡献度
引文网络
学术影响力
团队科学
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
复杂性科学
研究方向
页码范围
918-923
页数
6页
分类号
TP391|N949
字数
语种
中文
DOI
10.12178/1001-0548.2018331
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
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1
刘建国
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郭强
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
主办单位:
电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0548
CN:
51-1207/T
开本:
大16开
出版地:
成都市成华区建设北路二段四号
邮发代号:
62-34
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
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