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\(\mathrm{H})-通过合并文章进行索引操作:模型、理论和实验。 (英语) 兹比尔1386.68076

摘要:作者在谷歌学者(GoogleScholar)上的个人资料由索引文章和相关数据组成,例如引用次数和\(\mathrm{H}\)索引。作者可以合并文章;这可能会影响\(\mathrm{H}\)-索引。我们分析了使用项目合并最大化(mathrm{H})索引的(参数化)计算复杂性。在这里,为了模拟真实的操作场景,我们定义了一个兼容性图,其边对应于似是而非的合并。此外,我们考虑了几种不同的方法来计算合并文章的引用次数。对于GoogleScholar使用的度量,我们给出了一个算法,如果相容图具有恒定大小的连通分量,则该算法在线性时间内最大化\(\mathrm{H}\)-索引。相反,如果我们允许合并任意项目(也就是说,对于作为团的兼容性图),那么已经将\(\mathrm{H}\)-索引增加了一个是NP-hard。对人工智能研究人员的谷歌学者档案进行的实验表明,只有将标题高度不同的文章合并在一起,才能对(mathrm{H})索引进行实质性的操作。

MSC公司:

65年第68季度 算法和问题复杂性分析
01A90号 书目研究
2017年第68季度 问题的计算难度(下限、完备性、近似难度等)
68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)
91天30分 社交网络;意见动态
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