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Influence, originality and similarity in directed acyclic graphs

有向无环图的影响力、原创性和相似性

基本信息

DOI：
10.1209/0295-5075/96/18004
发表时间：
2011-10-01
期刊：
EPL
影响因子：
1.8
通讯作者：
Zhang, Y. -C.
中科院分区：
物理与天体物理4区
文献类型：
Article
作者： Gualdi, S.;Medo, M.;Zhang, Y. -C.研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
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文献摘要

We introduce a framework for network analysis based on random walks on directed acyclic graphs where the probability of passing through a given node is the key ingredient. We illustrate its use in evaluating the mutual influence of nodes and discovering seminal papers in a citation network. We further introduce a new similarity metric and test it in a simple personalized recommendation process. This metric's performance is comparable to that of classical similarity metrics, thus further supporting the validity of our framework. Copyright (C) EPLA, 2011
我们引入了一个基于有向无环图上随机游走的网络分析框架，其中通过给定节点的概率是关键要素。我们阐述了它在评估节点相互影响以及在引用网络中发现有重大影响的论文方面的应用。我们还引入了一种新的相似性度量，并在一个简单的个性化推荐过程中对其进行了测试。这种度量的性能与经典相似性度量相当，从而进一步支持了我们框架的有效性。版权所有 (C) EPLA，2011
参考文献（25）
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Zhang, Y. -C.
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