基于相关性时间会议因素的STVRank算法
王严鑫1
张芳2
1.江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 2120132.南阳理工学院计算机与信息工程学院 南阳 473004
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.
关键词：引文分析文献计量PageRank算法词向量
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2020-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2338-2342,2358 )
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