本文從異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)角度來進(jìn)行排名的研究，傳統(tǒng)的排名研究是基于同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行的，然而在現(xiàn)實(shí)生活中，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)是異構(gòu)的。首先，本文根據(jù)真實(shí)的電影數(shù)據(jù)集來建立一個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)后，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)得出相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模式，之后根據(jù)電影網(wǎng)絡(luò)中演員、導(dǎo)演、電影之間的相互關(guān)系來建立元路徑。其次，結(jié)合元路徑設(shè)定相應(yīng)的排名規(guī)則，結(jié)合特征向量中心性度量方法來進(jìn)行排名研究。最后，給出了實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。本文的創(chuàng)新之處在于，將特征向量中心性方法應(yīng)用到了一個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，能更好地反映出真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的特征，并與度中心性方法進(jìn)行對(duì)比，展示了本文方法具有良好的可行性。

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　　在我們生活的自然界中存在著大量的網(wǎng)絡(luò)， 在學(xué)術(shù)領(lǐng)域里面，許多的研究內(nèi)容都能以網(wǎng)絡(luò)的視角來進(jìn)行研究，例如可以將一個(gè)系統(tǒng)可以用網(wǎng)絡(luò)表示出來，系統(tǒng)中的所有部件或者構(gòu)件可以轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)（node），部件之間的關(guān)系可以轉(zhuǎn)換成為邊（edge），每個(gè)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間邊的重要性可以用度（degree）來進(jìn)行表示。在我們生活中常見的網(wǎng)絡(luò)有，技術(shù)網(wǎng)絡(luò)（Internet、交通網(wǎng)、快遞網(wǎng)），社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，信息網(wǎng)絡(luò)（萬維網(wǎng)、引文網(wǎng)），生物網(wǎng)絡(luò)（神經(jīng)網(wǎng)、生態(tài)網(wǎng)）等［1］。當(dāng)前針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的研究大多數(shù)是基于同構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)（Homogeneous Information Network）來開展的。常超利用Z-score、Page Rank 以及HITS 等三個(gè)排名算法進(jìn)行用戶影響力排序來尋找社群的權(quán)威專家，剛家泰在合著網(wǎng)絡(luò)上提出New-LeaderRank 算法來進(jìn)行排名。杜文杰在文獻(xiàn)引用網(wǎng)絡(luò)中，通過在引用網(wǎng)絡(luò)中加入虛擬節(jié)點(diǎn)和對(duì)虛擬節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分等級(jí)，從而提出了基于外部鏈接的ELRank 排名算法和擴(kuò)展的N-ELRank 排名算法來進(jìn)行排名研究。本文則是在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上來進(jìn)行排名分析。