HopRank：语义结构如何影响 PageRank 中的跳转（以 BioPortal 为例的研究）
社会与信息网络
2019-03-18 v2
摘要
本文介绍 HopRank，一种用于建模用户在语义网络上导航的算法。HopRank 利用用户知道或能看到网络整体结构的假设。因此，除了跟随链接，他们还跟随一定距离（即 k-hop 邻域）处的节点，而非如 PageRank 所假设的仅知道或可见链接而随机跳转。我们在 BioPortal（网络上领先的生物医学本体库之一）上观察到这种对 k-hop 邻域的偏好。一般而言，用户在某个概念附近导航，但也会较少频繁地“跳跃”到远距离概念。我们使用点击流的转移矩阵在 11 个本体上拟合我们的模型，并表明语义结构能够影响 PageRank 中的跳转。这表明用户在一定程度上利用了关于本体底层结构的知识，并借助它来获取某些信息。我们的结果有助于本体探索用户界面的发展和改善。
引用
@article{arxiv.1903.05704,
title = {HopRank: How Semantic Structure Influences Teleportation in PageRank (A Case Study on BioPortal)},
author = {Lisette Espín-Noboa and Florian Lemmerich and Simon Walk and Markus Strohmaier and Mark A. Musen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.05704},
year = {2019}
}
备注
Published at TheWebConf 2019 (WWW'19)