小李: 嘿，小张，最近我们科研管理系统的排名功能好像有点问题，总感觉不够准确。
小张: 是啊，我也发现了。我们现在用的是基于文献引用次数的简单排序算法，但这样可能不太公平，有些领域的论文引用率本身就低。
小李: 那怎么办呢？有没有更好的办法来优化这个排名系统？
小张: 我觉得可以引入H指数和G指数来综合评估科研人员的影响力。另外，还可以考虑领域内特定的权重调整。
小李: 听起来不错！那具体怎么实现呢？
小张: 首先，我们需要一个数据库来存储每个科研人员的论文信息，包括引用次数、发表年份等。
小李: 这样的话，我们可以设计一个简单的SQL表结构：
CREATE TABLE researcher (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
field VARCHAR(255) NOT NULL,
h_index INT DEFAULT 0,
g_index INT DEFAULT 0
);
CREATE TABLE publication (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
author_id INT,
title TEXT NOT NULL,
citation_count INT DEFAULT 0,
year INT,
FOREIGN KEY (author_id) REFERENCES researcher(id)
);
小张: 然后，我们可以编写Python脚本来计算H指数和G指数。例如：
def calculate_h_index(citations):
citations.sort(reverse=True)
for i in range(len(citations)):
if citations[i] >= i + 1:
continue
else:
return i
return len(citations)
小李: 这样就能更准确地反映科研人员的实际贡献了。不过，你觉得这样的排名对促进科研合作有帮助吗？
小张: 当然有帮助！通过透明的排名机制，大家可以更好地看到彼此的优势领域，从而促成跨学科的合作。
小李: 好的，看来我们的科研管理系统还有很大的改进空间。继续加油吧！
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