为了从海量的论文中筛选出与主题相关的高价值论文,需要对论文的价值进行量化并排序。有不少研究将网络链接排序算法Page Rank进行改进并运用到论文排序中,取得了一定成效。在常规研究中,主要关注论文之间的引用关系,鲜有关注论文正文中针对参考文献的描述(即引文)。已有研究证明引文可体现被引文献的主要内容和引证者从被引文献中利用的信息,对引文进行分析可更详细地研究引用行为,使基于引用网络的论文排序结果更加准确,且有利于揭示被引文献主题,因此本文将引文分析融入论文价值计算和文献主题分类的过程中。首先在WPage Rank算法融入论文发表时间因素的基础上,加入对引文的分析,通过提取引文中的关键词计算出论文间的引用相关度,同时考虑期刊影响因子和论文发表时间,从而计算得出论文的固有价值,并将引用相关度和论文固有价值加入WPage Rank算法中,提出了改进的RVWPage Rank算法。经过实验表明,RVWPage Rank算法使新发表的高质量文献也可以获得较高排名,并且使领域内的高质量文献更容易被检索到,同时保证了检索的时效性和主题集中性,削弱了“冷启动”现象带来的负面影响。其次,针对只依据论文价值排序不易快速找到检索结果涵盖的研究方向的问题,本文结合引文分析技术、改进的论文价值计算方法和LDA主题模型,对不同领域的论文分别进行了主题聚类,并筛选出各主题下的高价值论文,研究人员可依据得出的主题和该主题下的高价值论文快速了解某个领域的主要研究方向和研究成果。最后,开发搭建了基于引文的科技论文价值分析与可视化系统,并结合引文分析方法对论文价值、引文内容、论文间引用关系通过关系图的形式进行了可视化,通过饼图、树形图、柱状图等形式对作者研究状况进行了可视化。