Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2008, Vol. 24 Issue (9): 64-69     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.09.11
  情报分析与研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于网站链接分析的“211工程”高校排名实证研究
王建冬 孙慧明
(北京大学信息管理系 北京 100871)
An Empirical Study of Ranking “211 Project” Universities Based on Websites Hyperlinks Analysis
Wang Jiandong  Sun Huiming
(Department of Information Management, Peking University,  Beijing 100871,China)
全文: PDF (522 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

阐述基于网站链接分析的高校评价研究中存在的两点不足,即链接同等重要假设和数据不可靠性。然后设计一种可根据不同网站类型有侧重抓取的广度优先爬虫算法,抓取“211工程”高校网站作为研究样本。基于所得数据构成的社会网络,对社会网络分析中节点重要性测度的3种指标的排名效果进行实验,发现邻近度声望指标最优。并进一步引入PageRank思想,提出一种对邻近度声望指标进行改进的新指标UnivRank。实验结果表明,新指标的效果显著优于其他指标。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王建冬
孙慧明
关键词 网站链接分析大学评价社会网络分析(SNA)PageRankUnivRank    
Abstract

The paper points out that there are two defects in the current study on university evaluation based on websites hyperlinks analysis, the first lies in the hypothesis that all links are of equal importance and the second is the fact that the data are unreliable. Then the authors design an FBS crawling algorithm, which can crawl different types of websites to different extent, and construct and initiate a quantitative study on the hyperlink community of universities of “211 Project”. Based on the data, the authors design an experiment in order to test the three SNA indexes which can measure the significance of notes in the network. The results show that the proximity prestige index performs better than the other two indexes. Combining the proximity prestige index with PageRank arithmetic, the authors then design a new index, which is called “UnivRank” in short. The final results show that the new index performs significantly better than the other ones.

Key words Websites hyperlinks analysis    University evaluation    SNA    PageRank    UnivRank
收稿日期: 2008-03-19      出版日期: 2008-09-25
ZTFLH: 

G350

 
通讯作者: 王建冬     E-mail: zs.wagner@yahoo.com.cn
作者简介: 王建冬,孙慧明
引用本文:   
王建冬,孙慧明. 基于网站链接分析的“211工程”高校排名实证研究[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(9): 64-69.
Wang Jiandong,Sun Huiming. An Empirical Study of Ranking “211 Project” Universities Based on Websites Hyperlinks Analysis. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(9): 64-69.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.09.11      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I9/64

[1] Webmetrics Ranking of World Universities January’07 Distribution by Continent[EB/OL]. (2006-07-20). [2007-07-11]. http://www.webmetrics.info/Distribution_by_Country.asp.
[2] 周思来. 基于网络计量指标的大学评价实验研究[D]. 北京:北京大学,2007.
[3] 张晓鹏. 从“基于网络的世界大学排名”看中国大学与世界及亚洲一流大学的差距[J]. 中国高等教育评估,2006(1):22-24.
[4] 段宇峰. 网络链接分析与网站评价研究[M]. 北京:北京图书馆出版社,2005.
[5] Google的秘密-PageRank 彻底解说[EB/OL]. [2007-07-11]. http://www.kreng.com/pagerank.htm.
[6] Wouter de Nooy,  Mrvar A,  Batagelj V. Exploratory Social Network Analysis with Pajek[M]. Cambridge:Cambridge University Press, 2005.
[7] 邱均平. 世界一流大学及学科竞争力评价研究报告[M]. 北京:科学出版社. 2007.
[8] 《中国大学评价》课题组. 挑大学选专业-2007高考志愿填报指南[M]. 北京:中国统计出版社.2007.
[9] Google在线文档-Google的受欢迎的秘密[EB/OL]. (2005-07-20).[2007-07-11]. http://www.google.co.jp/intl/ja/why _use.html.

[1] 程齐凯,王佳敏,陆伟. 基于引用共词网络的领域基础词汇发现研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 57-65.
[2] 陈晓威, 史昱天. 社会网络中关键节点的识别——基于符号网络的PageRank算法改进[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 68-75.
[3] 刘通, 杨敬成. 基于信号传播算法的在线医疗咨询反馈内容评估方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(11): 29-36.
[4] 唐晓波, 房小可. 融入社会关系的微博排名策略研究[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(9): 74-81.
[5] 段晓丽, 王宇. 基于主题分割与PageRank算法的文本主题抽取[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(12): 34-39.
[6] 杨思洛. 搜索引擎的排序技术研究[J]. 现代图书情报技术, 2005, 21(1): 43-47.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn