【摘 要】
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随着互联网技术的普及和发展,人们的工作与生活越来越依靠从网络上获取有用的信息。现代的科研工作者为了更好地进行科研工作,往往也从网络上搜集一些重要的科研文献资料。因
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随着互联网技术的普及和发展,人们的工作与生活越来越依靠从网络上获取有用的信息。现代的科研工作者为了更好地进行科研工作,往往也从网络上搜集一些重要的科研文献资料。因此,对科研工作者来说,特别是青年科研工作者而言,找到与专业相关的重要学术资源,如重要期刊/会议、重要作者、极具影响力的论文、以及当前研究热点等,是其科研工作的一个重要环节。
学术搜索引擎(Academic search engines)是互联网上搜集学术资源的重要工具。比较著名的学术搜索引擎系统如Citeseer,Google Scholar和Libra能够比较好的完成根据关键字搜索文章的功能,但是往往缺乏对科研文献资源的深入分析,排序功能比较简单。
本文通过深入分析科研文献的具体特点,提出了PAJ模型。然后根据PAJ模型提出了对科研文献实体进行排序的算法,通过矩阵计算的反复迭代,最终收敛到一个稳定的值,来求得科研文献实体的影响力信息,对科研文献实体进行排序。
本文基于万方的数据,开发了基于PAJ模型的对科研文献实体进行排序的系统,并对系统进行了全面的测试。排序结果经过存储与分析后,发现确实能够获得大量有价值的信息,无论是对论文,期刊还是作者的排序都充分挖掘了他们之间的相互联系,能够充分反应相应科研文献实体的影响力的大小。对科研工作者选择合适的科研文献有十分积极地作用。
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