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基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用
1
作者
马建红
宋秦汉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期287-295,共9页
对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅...
对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅限于在同构网络中解决这个问题,不适用于异构网络。为此,基于作者、论文和地点三种类型的实体构建一个多实体动态异构学术网络,并提出一种新的模型MEKI-Rank。模型中提出知识继承的概念,即作者通过其他作者继承知识,同时提取出动态异构网络中的七种关系,基于这些关系进行迭代排名,并使用每一轮的结果来相互增强排名。
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关键词
多实体动态异构学术网络
知识继承
相互增强
迭代排名
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题名
基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用
1
作者
马建红
宋秦汉
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期287-295,共9页
文摘
对科学家、研究组织和研究资助机构来说,准确客观地衡量作者的学术成就、评估论文和地点的学术水平是一项至关重要且具有挑战性的任务。各种基于图的排名方法,如PageRank已经被广泛用于在同构网络中对作者、论文和地点进行排名,但是仅限于在同构网络中解决这个问题,不适用于异构网络。为此,基于作者、论文和地点三种类型的实体构建一个多实体动态异构学术网络,并提出一种新的模型MEKI-Rank。模型中提出知识继承的概念,即作者通过其他作者继承知识,同时提取出动态异构网络中的七种关系,基于这些关系进行迭代排名,并使用每一轮的结果来相互增强排名。
关键词
多实体动态异构学术网络
知识继承
相互增强
迭代排名
Keywords
Multi-entity dynamic heterogeneous academic network
Knowledge inheritance
Mutually reinforcing
Iterative ranking
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相互增强和知识继承的多实体动态异构学术网络构建及应用
马建红
宋秦汉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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