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PageRank without hyperlinks: Reranking with PubMed related article networks for biomedical text retrieval

机译:没有超链接的PageRank:对PubMed相关文章网络进行排名以进行生物医学文本检索

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摘要

BackgroundGraph analysis algorithms such as PageRank and HITS have been successful in Web environments because they are able to extract important inter-document relationships from manually-created hyperlinks. We consider the application of these techniques to biomedical text retrieval. In the current PubMed® search interface, a MEDLINE® citation is connected to a number of related citations, which are in turn connected to other citations. Thus, a MEDLINE record represents a node in a vast content-similarity network. This article explores the hypothesis that these networks can be exploited for text retrieval, in the same manner as hyperlink graphs on the Web.
机译:PageGraph和HITS之类的BackgroundGraph分析算法在Web环境中很成功,因为它们能够从手动创建的超链接中提取重要的文档间关系。我们考虑将这些技术应用于生物医学文本检索。在当前的PubMed ®搜索界面中,MEDLINE ®引用与许多相关引用相关,而这些相关引用又与其他引用相关。因此,MEDLINE记录表示庞大的内容相似性网络中的一个节点。本文探讨了这样的假设,即可以将这些网络用于文本检索,其方式与Web上的超链接图相同。

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