【摘 要】
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学术影响力评价一直是文献计量学领域的一个研究热点。已有的大多基于数据挖掘的学术影响力评价方法忽略了恶意活动产生的影响,导致评价结果欠佳。为解决这一问题,提出了一种
【机 构】
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北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京工业大学信息学部,北京市科学技术情报研究所
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金重点项目(613300194)资助
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学术影响力评价一直是文献计量学领域的一个研究热点。已有的大多基于数据挖掘的学术影响力评价方法忽略了恶意活动产生的影响,导致评价结果欠佳。为解决这一问题,提出了一种名为ReputeRank的新方法,该方法采用信誉机制来评估引文网络中出版物的有效性。信誉机制包括3个阶段:种子集选择阶段、信誉传播阶段和集成计算阶段。首先,ReputeRank利用SCI期刊分区信息选择引文网络中潜在的好种子和坏种子;然后,根据信誉传播思想,信誉度良好的种子指向的论文通常具有更高的可信度,而信誉度不好的种子指向的论文通常具有较低的
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