基于学术异构网络的学者影响力评估算法

发布时间：2017-10-03 20:25

  本文关键词：基于学术异构网络的学者影响力评估算法

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【摘要】：学者影响力的评估不仅可以为科研奖项和科研基金的分配提供参考,也可以为科研新人提供引导,使他们能够更为系统地了解相关领域的发展水平和研究现状。在这一背景下,越来越多的科学研究开始关注于对学术影响力评估算法的研究。传统的影响力评估算法包括基于学者被引频次的算法、指数计算方法和基于同构网络的算法。然而,些研究已经证明,混合的网络或者异构网络能够捕捉学术主体之间更多的互动与沟通,因而能够提供更合理、更有效的评估方式。学术数据中的各种主体,包括科研学者、论文以及期刊会议等,可以通过不同的关系构建异构网络。当在异构网络中对学者影响力进行评估时,以前的研究工作并没有对这些主体的初始权重进行区分,这是不合理的。所以本文在使用论文一学者网络评估学者影响力时,通过PageRank算法和论文之间的引用关系区分了论文的重要性。另外,因为论文的引用是需要时间不断积累的,这对近期发表的论文是不公平的。为了解决这一问题,本文根据不同论文的发表时间,加入了时间函数,对PageRank算法做出改进,强化了发表时间对论文重要性的影响。在此基础上,通过随机游走算法在论文一学者网络中对学者影响力进行评估,从而提高近期比较活跃的学者的影响力分值。本文不仅完成了对算法的逐步改进,同时也通过充分的实验对算法进行了说明。实验中使用了不同的数据集,包括DBLP数据集和APS数据集。这两个数据集属于不同的学术领域,具有不同的性质。在这两个数据集上的实验结果不仅证明了算法的有效性和正确性,同时也证明了算法的普适性。
【关键词】：学者影响力 异构网络 随机游走 DBLP APS
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G353.1;TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.1.1 计算社会科学的发展8
• 1.1.2 学术大数据的概念8-9
• 1.2 研究意义9-10
• 1.3 研究现状10-13
• 1.4 本文研究工作13-14
• 1.4.1 研究目标13-14
• 1.4.2 本文主要工作14
• 1.5 本文章节安排14-16
• 2 学者学术影响力的评估及相关研究16-27
• 2.1 学术大数据16-19
• 2.1.1 学术数据的获取途径17-18
• 2.1.2 学术大数据的分析方法18
• 2.1.3 学术大数据的应用场景18-19
• 2.2 基于引用的学者学术影响力评估19-22
• 2.2.1 基于学者被引频次的影响力评估19-20
• 2.2.2 学者影响因子20-22
• 2.3 基于网络结构学者学术影响力评估22-26
• 2.3.1 同构网络中的学术影响力评估算法22-24
• 2.3.2 异构网络中的学术影响力评估算法24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 异构网络中基于时间感知的学者学术影响力评估策略27-38
• 3.1 论文-学者网络中的随机游走算法27-30
• 3.1.1 论文学者网络的构建27-28
• 3.1.2 随机游走算法的应用28-30
• 3.2 区分论文重要性的随机游走算法30-34
• 3.2.1 PageRank算法30-32
• 3.2.2 基于PageRank算法的随机游走模型32-34
• 3.3 基于时间感知的学者学术影响力评估算法34-37
• 3.3.1 论文被引频次分析34-35
• 3.3.2 基于时间感知的PageRank算法35-36
• 3.3.3 基于改进的PageRank算法的随机游走模型36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 4 实验与结果分析38-52
• 4.1 实验数据与算法38-43
• 4.1.1 DBLP数据集38-39
• 4.1.2 APS数据集39-40
• 4.1.3 对比算法40-43
• 4.2 DBLP相关实验及结果43-49
• 4.2.1 高影响力学者排名43-44
• 4.2.2 Pearson相关系数44-45
• 4.2.3 ROC特性曲线45-49
• 4.3 APS相关实验及结果49-51
• 4.3.1 高影响力学者49-50
• 4.3.2 Pearson相关系数50
• 4.3.3 ROC特性曲线50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 结论52-54
• 参考文献54-58
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59-60

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本文编号：966522