本文關鍵詞：一種論文時間與引用兼顧的科研論文排序算法

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【摘要】：互聯(lián)網包含數(shù)量巨大的文件信息，從而搜索引擎所返回的搜索結果可能包含上千或者上百萬條的記錄。這樣就必然需要一種排序算對搜索結果進行排序，使得人們能夠在第一時間看到最符合要求的結果。一般的搜索引擎只會采用一種排序算法來對所有情況的搜索結果進行排序,導致所有的返回結果將以同樣的規(guī)則排列。這樣的排序方式可能不利于一些特殊類型的文章,比如一些科學研究論文。雖然人們創(chuàng)造了一些專門的搜索引擎用來搜索、索引和排序那些特殊類型的搜索對象，但這些搜索引擎仍然使用與通用搜索引擎相類似的排序算法。 在本論文中,我們將專門為科學研究論文構造一種新的、容易實現(xiàn)的排序算法。Paper time ranking algorithm (PTRA)是一種新的排序算法,它根據(jù)三個因素來對結果進行排序：發(fā)表年份、引用頻次、所屬刊物。這三個因素會對PTRA帶來不同的影響。我們考慮到這三個因素出自以下三個原因：首先,國際會議或期刊在業(yè)界的影響力在一定程度上表明了論文的質量；其次,論文發(fā)表年份能決定該文章的主題是否會成為熱門主題；第三,論文的引用頻次能夠說明該文章的含金量、受關注程度以及其對相應研究方向的影響力。鑒于科學研究者們傾向于對最新的科學文獻投入更多的關注，我們將在算法中提高發(fā)表年分的影響比例。 為了構建和證實PTRA算法，我們做了一個網絡爬蟲，它會遍歷世界上不同的科研論文數(shù)據(jù)庫以收集PTRA所需的信息。遺憾的是，起初有些信息缺失或難以收集,比如一些學術期刊的影響力因子。為了收集這些信息,我們構造了另一個網絡爬蟲,專門用來提取和計算期刊的影響力因子。時至今日,我們的網絡爬蟲已經可以收集到PTRA所需的全部數(shù)據(jù)。為了證明我們的排序算法結果的準確性以及各個參數(shù)對排序算法的影響，我們將PTRA與谷歌學術搜索的排序算法進行了對比。我們參考谷歌學術搜索有三個原因：首先,谷歌學術上已有超過了五千萬篇的論文。第二,谷歌的網絡爬蟲比較先進，可以以較快的方式在世界范圍內收集最新發(fā)表的作品。第三,谷歌在搜索引擎和排序算法上擁有非常豐富的經驗。 經過比較我們可以得知,在谷歌排序算法中，論文的引用頻次對排序結果的影響程度度最大。PTRA則不一樣，它把論文的發(fā)表年份放在最重要的位置。另外我們也了解到,谷歌網絡搜索引擎的搜索排序算法并不考慮論文發(fā)表年分，而PTRA則是會考慮到論文的引用頻次,只是其相對于發(fā)表年份的影響力稍小。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1233142