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本文在对网络结构挖掘的两种典型算法（HITS算法和PageRank算法）进行比较分析的基础上，将PageRank算法应用到大规模引文网络中。对由236517篇SCI文章构成的引文网络，计算得到每一篇文献的PageRank值，并深入分析了文献的PageRank值与通常使用的引文数指标之间的关系。分析表明：PageRank值具有与引文数很强的相关性和相似的幂律分布特征，但是PageRank算法能够在高引文文献中更好的区别文献的潜在重要性，并在很大程度上削弱作者自引对文献评价客观性的影响。