基于稀疏矩阵面向论文索引排名的启发式算法
本文关键词:基于稀疏矩阵面向论文索引排名的启发式算法
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【摘要】:为了提高学术论文检索的精准性,进而为学术研究提供便利,提出了针对学术论文检索问题的排名策略。首先,介绍了基于网页排名算法面向论文索引排名的启发式方法,其中利用Hash索引技术有效地减少了稀疏矩阵计算对内存的消耗;其次,定义了论文间引用关系图的密集度均衡值,并通过大量实验阐明了不同排名算法的迭代次数与图密集度均衡值之间的关系;最后,将所提出的基于论文索引排名的启发式算法应用于科学引文索引(SCI)数据库中,并与原被引频次降序的排序结果进行比较与分析。实验结果表明:在三种基于网页排名技术的算法中,基于链接结构分析的随机过程算法比较适合于按关键词搜索得到的相关领域学术论文的排名。
【作者单位】: 北京交通大学计算机与信息技术学院;
【关键词】: 网页排名算法 稀疏矩阵 Hash索引 论文索引排名 SCI数据库
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61370130)
【分类号】:TP391.3;TP393.092
【正文快照】: 0引言搜索引擎的核心技术是网页排名算法[1-2]。最简单直接的网页排名方式是按照人工设定的目录结构进行搜索,典型代表是Yahoo文本搜索算法[3];以PageRank[4]和中枢-权威(Hyperlink-Induced Topic Search,HITS)[5]为代表的网页排名算法是基于链接分析的搜索排名算法,典型的代
【参考文献】
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,本文编号:568524
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