Přejít k obsahu


Author ranking based on personalized PageRank

Citace:
NYKL, M., CAMPR, M., JEŽEK, K. Author ranking based on personalized PageRank. Journal of Informetrics, 2015, roč. 9, č. 4, s. 777-799. ISSN: 1751-1577
Druh: ČLÁNEK
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Author ranking based on personalized PageRank
Rok vydání: 2015
Autoři: Ing. Michal Nykl , Ing. Michal Campr , Prof. Ing. Karel Ježek CSc.
Abstrakt CZ: V tomto článku vyhodnocujeme citační sítě autorů, publikací a časopisů, vytvořené z datové kolekce databáze ISI Web of Science (kategorie počítačových věd), pro účely hodnocení autorů vědeckých publikací. Naším cílem bylo nalézt takovou metodu pro hodnocení autorů, která vytvoří pořadí autorů s nejvýznamnějšími autory na nejlepších pozicích. Pro určení kvality metod jsme manuálně vytvořili seznamy autorů, kteří jsou na seznamu ACM Fellows nebo získali ocenění od ACM SIG (kategorie Umělá inteligence a Hardware). Naše metody pro hodnocení autorů používaly PageRank, který lze považovat za míru prestiže. Do PageRanku jsme vkládali další míry kvality autora nebo publikace (h-index, počet publikací autora, počet citací publikace a počet autorů publikace) a analyzovali jejich vliv na hodnocení autorů. Náš hlavní předpoklad, že nejlepší pořadí autorů získáme využitím hodnot časopisů, se potvrdil. Naše nejlepší metoda pro hodnocení autorů využívala hodnoty časopisů v personalizaci PageRanku, který byl aplikován na citační síť publikací. Efektivita naší nejlepší metody byla potvrzena také při experimentech s autory, kteří byli oceněni až po posledním roce obsaženém v našich datech nebo byli oceněni ve zvolených kategoriích.
Abstrakt EN: In this paper we evaluate citation networks of authors, publications and journals, constructed from the ISI Web of Science database (Computer Science categories). Our aim was to find a method with which to rank authors of scientific papers so that the most important occupy the top positions. We utilized a hand-made list of authors, each of whom have received an ACM Fellowship or have been awarded by an ACM SIG (Artificial Intelligence or Hardware categories). The developed method also included the adoption of the PageRank algorithm, which can be considered a measure of prestige, as well as other measures of significance (h-index, publication count, citation count, publication?s author count), with these measures analyzed regarding their influence on the final rankings. Our main objective, to determine whether a better author ranking can be obtained using journal values, was achieved. The best of our author ranking systems was obtained by using journal impact values in PageRank, which was applied to a citation network of publications. The effectiveness of the ranking system was confirmed after calculations were carried out involving authors who were awarded after the final year used in our dataset or who were awarded in selected categories.
Klíčová slova

Zpět

Patička