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摘要
近年来学术论文数量成倍增长，快速准确的评价学术论文的学术价值和影响力成为一大难题。目前通用的论文学术评价方法单纯的使用引用数量，忽略了引文网络的网络结构和时间信息。传统的PageRank算法在学术评价时考虑到网络结构，解决了引文网络异质性的问题。然而时间信息往往会造成时间累积效应，导致在评价中旧论文有明显优势。因此，本文在PageRank算法的基础上提出了一种融合引用网络结构和时间特性的CGRank算法，增加了引文网络的时间特性维度，对引文网络的链接赋予随引用时间指数衰减的权重。本文使用APS数据集来验证算法的性能，实验结果表明，与现有的学术评价算法相比，CGRank算法可以减少时间累积效应，对于旧论文和新论文都具有相对较好的性能。
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