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基于網(wǎng)頁排名算法面向論文索引排名的啟發(fā)式方法

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為了提高學術論文檢索的精準性,進而為學術研究提供便利,提出了針對學術論文檢索問題的排名策略。首先,介紹了基于網(wǎng)頁排名算法面向論文索引排名的啟發(fā)式方法,其中利用Hash索引技術有效地減少了稀疏矩陣計算對內存的消耗;其次,定義了論文間引用關系圖的密集度均衡值,并通過大量實驗闡明了不同排名算法的迭代次數(shù)與圖密集度均衡值之間的關系;最后,將所提出的基于論文索引排名的啟發(fā)式算法應用于科學引文索引(SCI)數(shù)據(jù)庫中，并與原被引頻次降序的排序結果進行比較與分析。實驗結果表明:在三種基于網(wǎng)頁排名技術的算法中,基于鏈接結構分析的隨機過程算法比較適合于按關鍵詞搜索得到的相關領域學術論文的排名。
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