基于相关性时间会议因素的STVRank算法

• 作者: 张芳 王严鑫
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 引文分析 文献计量 PageRank算法 词向量
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 2338-2342,2358
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.10.007

摘要

如何客观、公正、有效地评价科学文献是文献计量学中长期存在的挑战.传统的PageRank算法在评估科学文献的时候将所有引用视为同等重要,没有考虑到引用关系的多种因素,比如说不同主题间的相关性,时间间隔以及会议影响力等.论文考虑这三种因素对引文网络链接的影响,为它们分配了一定的权重,并结合PageRank算法模型,提出了STVRank算法.该算法通过词向量技术对存在引用关系的科学文献的相关性进行定量分析.真实数据集ANN上的实验验证表明STVRank算法与PageRank,WC,SPRank等排序算法相比,可以提高整个引文网络排名的有效性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张芳		11	31	3.0	5.0
2	王严鑫		1	0	0.0	0.0