基于异质学术超网的文献评价

被引：8

作者：

高晨晖 ^{[1
]}

姜晓睿 ^{[2
]}

叶政君 ^{[1
]}

梁荣华 ^{[1
]}

机构：

[1] 浙江工业大学信息工程学院

[2] 阿斯顿大学计算机系

来源：

情报学报 | 2016年 / 35卷 / 08期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

异质学术网络; 有向超网; 多元多维关系; 文献评价; 互增强;

D O I：

暂无

中图分类号：

G350 [情报学];

学科分类号：

1205 ;

摘要：

科学文献数量的爆炸式增长使得自动学术评价较之以往显得尤为紧迫。最新研究试图利用异质学术网络的结构获得更优质的学术评价结果。然而,现存方法均把不同学术对象间的多元多维关系扁平地投影为一组二元关系。为避免扁平投影导致信息丢失,本文提出一种科学文献评价的新算法,该算法用有向同质超网建模文献之间和作者之间的多元引用关系,用异质超图建模文献一作者之间的多元多维关系,以此将科学文献数据库建模为全面包含学术对象间多元多维关系的异质学术超网。基于利用AcL Anthology Network所建的标准评测环境下的大量实验,本文所提出方法在多项广泛采用的IR评价指标上均表现优异。

引用

页码：826 / 837

页数：12

共 22 条

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