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衡量杂志、文章、科学家等的影响力，一直是大家所积极关注的问题。许多基于网络的影响力排序指标被提出，比如度中心性、介数等。而其中PageRank(EigenFactor)是被广泛使用的节点重要性衡量指标。但在大家关注节点重要性时，往往忽略了节点间的联系，比如一个杂志是如何影响另一本杂志的，一个科学子领域是如何影响另一个科学子领域的。我们针对这个问题，基于PageRank提出了Extended PageRank算法，以衡量两个杂志间的相互关系。通过这样的方法，我们可以发现同一领域的杂志间是如何影响和替代的，并且从杂志的层面分析不同领域间的相互关系。