【摘 要】
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传统PageRank算法用于文献排序时主要关注引证关系,新文献被阅读的概率非常低。本文引入CiteRank算法,结合出版时间、下载次数等指标,提出一种多维度混合排序的方法,应用于万方数据搜索引擎,对3亿篇文献进行多指标混合排序。实证分析结果表明,该排序方法提高了新文献和热门文献被访问的概率,排序结果更加契合用户搜索文献的需求。
【机 构】
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中国科学技术信息研究所,北京万方数据股份有限公司
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传统PageRank算法用于文献排序时主要关注引证关系,新文献被阅读的概率非常低。本文引入CiteRank算法,结合出版时间、下载次数等指标,提出一种多维度混合排序的方法,应用于万方数据搜索引擎,对3亿篇文献进行多指标混合排序。实证分析结果表明,该排序方法提高了新文献和热门文献被访问的概率,排序结果更加契合用户搜索文献的需求。
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