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论文的短期科学影响力排名(CS DL)

科学论文的发表速度不断提高,使得研究人员很难识别出目前对他们感兴趣的研究领域有影响的论文,因此,能够有效识别出高影响力论文的方法从过去开始就引起了极大的关注。在本项工作中,我们提出了一种方法,试图通过未来一段时间内收到的引文数量来预测论文将会产生的短期影响力,从而衡量论文的排名。与之前的工作类似,我们的方法模拟了一位研究人员研究论文引文网络的过程,但关键的一点是,我们结合了一种基于注意力的机制,有些类似于有时间限制的偏好连接,以明确捕捉研究者对最近受到大量关注的论文的偏好。我们对四个跨学科的真实引文数据集进行了详细的实验评估,结果表明,我们的方法比以往的基于短期影响力的论文排名工作更有效。

原文题目:Ranking Papers by their Short-Term Scientific Impact

原文:The constantly increasing rate at which scientific papers are published makes it difficult for researchers to identify papers that currently impact the research field of their interest. Hence, approaches to effectively identify papers of high impact have attracted great attention in the past. In this work, we present a method that seeks to rank papers based on their estimated short-term impact, as measured by the number of citations received in the near future. Similar to previous work, our method models a researcher as she explores the paper citation network. The key aspect is that we incorporate an attention-based mechanism, akin to a time-restricted version of preferential attachment, to explicitly capture a researcher's preference to read papers which received a lot of attention recently. A detailed experimental evaluation on four real citation datasets across disciplines, shows that our approach is more effective than previous work in ranking papers based on their short-term impact.

原文作者:Ilias Kanellos, Thanasis Vergoulis, Dimitris Sacharidis, Theodore Dalamagas, Yannis Vassiliou

原文链接:https://arxiv.org/abs/2006.00951

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