论作者同被引数据的归一化与可视化：Salton余弦与Jaccard指数之比较
物理与社会
2009-11-10 v1 数字图书馆
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摘要
当区分对称的同被引（或更一般地说，共现）矩阵与底层的不对称引文（出现）矩阵时，关于在作者同被引分析（ACA）中应使用哪种相似性测度进行归一化的争论变得更加复杂。在Web环境中，检索原始引文数据的方法通常不可行。在这种情况下，应该使用Jaccard指数，但最好是在主对角线上加上总引文（出现）次数之后使用。与Salton余弦和Pearson相关不同，Jaccard指数抽象掉了分布的形状，仅关注两个集合的交集与并集。由于共现矩阵中的相关性可能是部分虚假的，在这种情况下Jaccard指数的这一特性可以被视为一个优势。
引用
@article{arxiv.0911.1447,
title = {On the Normalization and Visualization of Author Co-Citation Data Salton's Cosine versus the Jaccard Index},
author = {Loet Leydesdorff},
journal= {arXiv preprint arXiv:0911.1447},
year = {2009}
}