一种基于聚类分析的学术论文作者权重分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810845723.X
IPC分类号：G06F16/35;G06F16/38;G06F40/216;G06F40/279
申请日期：
2018-07-27
申请人：
中山大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于聚类分析的学术论文作者权重分析方法
申请号	CN201810845723.X	申请日期	2018-07-27
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2019-02-22	公开/公告号	CN109376236A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;3;8;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;6;;;G;0;6;F;4;0;/;2;7;9查看分类表>
申请人	中山大学	申请人地址	广东省广州市海珠区新港西路135号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中山大学	当前权利人	中山大学
发明人	陆遥;王天辰
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	陈卫

摘要

本发明涉及学术论文作者的权重分析，更具体地，涉及一种基于聚类分析的学术论文作者权重分析方法。本发明的评分算法中第一作者评分加入了作者引用关系网络G，使用node2vec对作者引用关系网络G进行建模得到作者的词向量表达，再使用引用关系和节点间余弦相似度对学者学术评分进行加权，得到最终评分；后经实验论证发现本文得到的评分指标在和h‑index有较高相关性的同时，能一定程度上弱化h‑index的部分缺陷；并且再根据作者的词向量表达进行聚类，从而得到作者所属类别以及各个类别的中心，即将作者划分到不同细分领域。通过比较作者的向量和各个聚类中心的距离，计算在各个领域内的相对评分。

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