基于链接分析的科学文献个性化排序算法  

Personalized Ranking of Scientific Publications Using Link Analysis

作　　者：柳泉波[1] 许骏[1] 

机构地区：[1]华南师范大学教育信息技术学院,广东广州510630

出　　处：《中山大学学报（自然科学版）》2008年第6期87-92,共6页Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70671044);广东省科技计划基金资助项目(2006B15001004)

摘　　要：首先分析CiteSeer引文网络的结构特征,然后深入讨论PageRank算法的本质,并在此基础上给出一种科学文献个性化排序算法;最后将该算法应用于CiteSeer引文网络,并对实验结果进行分析。个性化向量的计算是实现个性化排序的关键,本文给出等概率、伪被引次数和带时间约束的伪被引次数3种计算方法。Inspired by the PageRank algorithm, a personalized ranking algorithm for scientific publications is discussed in this paper. Three methods for computing the personalization vector are presented. These methods are based on not only user ratings but also citation counts and publication dates. The personalized algorithm is then applied to the citation graph of CiteSeer digital library and the experiment result is analyzed. In addition, the structure of the citation graph is fully explored.

关 键 词：引文网络 链接分析 排序算法 PAGERANK 个性化 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]