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PageRank算法应用在文献检索排序中的研究及改进
被引量：
15
1
作者
汪志伟
邹艳妮
吴舒霞
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2016年第11期126-130,144,共6页
传统文献检索大多按照被引次数、发表时间、搜索词出现频次等条件之一对结果进行排序,角度单一且忽略了文献相互引用带来的价值流动,往往会出现部分文献排名过高或过低的现象。为此,很多国内外学者提出将PageRank算法应用到文献检索中,...
传统文献检索大多按照被引次数、发表时间、搜索词出现频次等条件之一对结果进行排序,角度单一且忽略了文献相互引用带来的价值流动,往往会出现部分文献排名过高或过低的现象。为此,很多国内外学者提出将PageRank算法应用到文献检索中,并取得了一定程度的改进,但是忽略了一些特殊情况,如文献使用价值可能会随时间的推移而产生衰退,还有一些发表时间较短的文献被引次数为零,如何去评估它的价值等。文章针对这些问题,提出了一种多维检索排序法,综合考虑各种因素带来的影响,并引入文献活跃度的概念,以加权的方式将文献价值量化。实验证明,多维检索排序法比传统文献检索排序法效果更好,而且由权值迭代所带来的额外的计算量均为离线完成,在提高准确率的同时也很好地保持了检索的效率。
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关键词
文献
检索
多维检索排序
PAGERANK算法
文献
活跃度
原文传递
考察文献活跃度特性的个性化引文推荐研究
被引量：
1
2
作者
崔志慧
彭兰一香
+1 位作者
熊曦
王名扬
《智能计算机与应用》
2021年第5期134-142,共9页
本文通过将引文推荐问题转化为文献是否被引用的二元分类问题,发掘出影响文献被引用的关键特征,并依据这些特征提升了引文推荐的性能。在提取研究者的个性化引用偏好和常用的文献计量学特征的基础上,加入表征文献活跃度的特征指标,构建...
本文通过将引文推荐问题转化为文献是否被引用的二元分类问题,发掘出影响文献被引用的关键特征,并依据这些特征提升了引文推荐的性能。在提取研究者的个性化引用偏好和常用的文献计量学特征的基础上,加入表征文献活跃度的特征指标,构建用以进行二元分类的特征库。利用Relief-F、RFE和LR3种方法从特征库中筛选出对文献是否被引具有重要价值的特征;利用朴素贝叶斯、SVM和Bagging3种分类器验证基于这些重要特征的引文推荐效果。实验结果表明,文献的活跃度特征、研究者的个性化引用偏好特征和文献对之间的主题相似性特征是提升引文推荐性能的关键因素。相对于基线方法,在这些关键特征上实施引文推荐,其准确率、召回率和F1值分别提升了6%、29%和26%。
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关键词
引文推荐
文献
活跃度
引用偏好
主题相似性
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职称材料
题名
PageRank算法应用在文献检索排序中的研究及改进
被引量：
15
1
作者
汪志伟
邹艳妮
吴舒霞
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2016年第11期126-130,144,共6页
文摘
传统文献检索大多按照被引次数、发表时间、搜索词出现频次等条件之一对结果进行排序,角度单一且忽略了文献相互引用带来的价值流动,往往会出现部分文献排名过高或过低的现象。为此,很多国内外学者提出将PageRank算法应用到文献检索中,并取得了一定程度的改进,但是忽略了一些特殊情况,如文献使用价值可能会随时间的推移而产生衰退,还有一些发表时间较短的文献被引次数为零,如何去评估它的价值等。文章针对这些问题,提出了一种多维检索排序法,综合考虑各种因素带来的影响,并引入文献活跃度的概念,以加权的方式将文献价值量化。实验证明,多维检索排序法比传统文献检索排序法效果更好,而且由权值迭代所带来的额外的计算量均为离线完成,在提高准确率的同时也很好地保持了检索的效率。
关键词
文献
检索
多维检索排序
PAGERANK算法
文献
活跃度
Keywords
document retrieval
multidimensional retrieval ordering
PageRank algorithm
literature activity
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
考察文献活跃度特性的个性化引文推荐研究
被引量：
1
2
作者
崔志慧
彭兰一香
熊曦
王名扬
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
出处
《智能计算机与应用》
2021年第5期134-142,共9页
基金
国家自然科学基金(71473034)。
文摘
本文通过将引文推荐问题转化为文献是否被引用的二元分类问题,发掘出影响文献被引用的关键特征,并依据这些特征提升了引文推荐的性能。在提取研究者的个性化引用偏好和常用的文献计量学特征的基础上,加入表征文献活跃度的特征指标,构建用以进行二元分类的特征库。利用Relief-F、RFE和LR3种方法从特征库中筛选出对文献是否被引具有重要价值的特征;利用朴素贝叶斯、SVM和Bagging3种分类器验证基于这些重要特征的引文推荐效果。实验结果表明,文献的活跃度特征、研究者的个性化引用偏好特征和文献对之间的主题相似性特征是提升引文推荐性能的关键因素。相对于基线方法,在这些关键特征上实施引文推荐,其准确率、召回率和F1值分别提升了6%、29%和26%。
关键词
引文推荐
文献
活跃度
引用偏好
主题相似性
Keywords
citation recommendation
article activity
references preferences
topic similarity
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PageRank算法应用在文献检索排序中的研究及改进
汪志伟
邹艳妮
吴舒霞
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2016
15
原文传递
2
考察文献活跃度特性的个性化引文推荐研究
崔志慧
彭兰一香
熊曦
王名扬
《智能计算机与应用》
2021
1
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职称材料
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