基于H-因子的New-LeaderRank算法：合著者网络影响力评估

本文主要探讨了合著者网络中的网络排名算法，特别是在2014年由刚家泰、号浩然和窦名名三位作者发表在辽宁工程技术大学学报(自然科学版)的一篇论文中。他们提出的New-LeaderRank算法是基于对网页网络排名算法的一种创新应用，特别以H-因子作为初始值，这是一个衡量学术影响力的重要指标。 H-因子是一个用于评估科学家学术成就的统计量，它考虑了科学家的高影响力论文数量，同时也考虑到这些论文的影响范围。在网络排名中，New-LeaderRank算法不仅考虑作者与合著者之间的合作次数，还关注合著者本身在网络中的影响力，这与传统的PageRank算法和 LeaderRank算法有所不同。PageRank最初是由Google开发的，主要依据网页间的链接关系来评估网站的重要性，而LeaderRank则更侧重于社交网络中的领导力评估。 通过对Paul Erdos合著者网络的实证分析，New-LeaderRank算法显示出其在评价作者在复杂学术合作网络中的综合影响力方面的优势。该方法能够提供一种更为全面的方式来衡量作者的贡献，既包括他们在合作项目中的活跃度，又包括他们的合著者在学术界的地位。相比于简单的合作次数或单一的H-因子，New-LeaderRank算法提供了更为精细且具有深度的评估视角。 本文的关键词包括合著者网络、网络排名算法、PageRank算法、LeaderRank算法、H-因子以及New-LeaderRank算法，这些都是研究者在评估学术界个体影响力的常用工具。通过将这些概念结合起来，本文为学术界提供了一种新的方法论，使得在理解和评价合著者网络中个人影响力时，能够更准确、更全面地反映作者的实际贡献。 这篇论文的重要贡献在于提出了一种新的网络排名算法，即New-LeaderRank，它在考虑作者与合著者互动的同时，兼顾了合著者对作者自身影响力的传递，对于科学界理解和衡量作者在合著者网络中的地位具有重要意义。这一研究成果对于科研管理和评价体系的发展具有积极的推动作用。