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基于Web of Science的PageRank人才挖掘算法
李翀, 王宇宸, 杜伟静, 何晓涛, 刘学敏, 张士波, 李树仁
计算机应用
2021, 41 (5):
1356-1360.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081206
高水平论文是优秀科技人才的标志性成果之一。聚焦“Web Of Science（WOS）”热点研究学科，在构建学术论文语义Neo4j网络图和挖掘出活跃科研社区基础上，利用PageRank人才挖掘算法实现对科研社区中优秀科研人才的挖掘。首先，对现有的人才挖掘算法进行详细研究和分析；其次，结合WOS论文数据对PageRank人才挖掘算法进行了优化设计和实现，加入了论文发表的时间因子、作者署名排序递减模型、周围作者节点对当前节点的影响、论文被引用量等多维度考量因素。最后，基于热点学科计算机科学某社区近五年的论文数据进行了实验和验证。结果表明，基于社区的挖掘更具有针对性，能够快速定位各学科代表性优秀和潜在人才，且改进后的算法对人才的发现更加客观有效。
参考文献 |
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多维度评价
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