Искусственный интеллект
Информатика и вычислительная техника
degree
  • формат pdf
  • размер 481,85 КБ
  • добавлен 08 ноября 2012 г.
Построение наукометрического показателя, устойчивого к спаму
Пироженко А.А.
- М.: Факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ, 2012. – 42 с.
Содержание:
Постановка задачи.
Основные понятия.
Постановка задачи.
Обзор существующих решений.
Локальные алгоритмы.
Импакт-фактор.
Индекс Хирша.
M-индекс.
G-индекс.
G1-индекс.
Cited half-life.
Immediacy Index.
SNIP.
I10-индекс.
Глобальные алгоритмы.
EF и AI.
SJR.
Устойчивость к спаму.
Необходимость экспертной оценки.
Исследование и построение решения задачи.
Получение набора метаданных.
DBLP.
CiteSeerX.
Arxiv.org.
Библиотека ACM.
Выбор внутреннего представления.
Подготовка метаданных.
ыбор базового алгоритма.
PageRank.
HITS.
SALSA.
Выбор результирующей функции.
Выбор агрегирующей функции.
Результаты.
Описание практической части 33
Обоснование выбранного инструментария.
Общая схема работы.
Загрузка метаданных.
Преобразование во внутренний формат.
Построение графа публикаций.
Вычисление значений ранжирующих функций.