Oct, 2022

CS-Insights：一种分析计算机科学研究的系统

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TL;DRCS-Insights 是一款交互式网络应用程序，可通过多个角度分析 DBLP 中的计算机科学出版物，用户可以通过专用的界面识别研究活动趋势、作者和会议的统计数据、感兴趣的话题以及计算机科学研究对其他领域的影响。CS-Insights 是公开的，其模块化架构可以轻松地适应于计算机科学以外的领域。
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发现论文，激发创造
  • 使用 DBLP Discovery 数据集分析计算机科学研究的现状

    本论文使用计量学方法分析计算机科学的元数据，并使用交互式 Web 应用程序 CS-Insights 进行数据可视化，发现了计算机科学领域在过去两十年中出现了大量新的作者和出版物，会议论文的受欢迎程度下降，期刊文章的引用次数更高。

    Dec, 2022

  • D3: 一份庞大的学术元数据集，用于分析计算机科学研究的现状

    本研究提取了 DBLP 上的 600 多万篇计算机科学论文，分析了计算机科学研究的趋势、活动水平、协作情况等方面。该研究的发现是计算机科学是一个快速发展的研究领域，但近年来其平均引用次数有所下降，并且最新的主题趋势也在 DBLP 数据集中得到了呈现。

    Apr, 2022

  • 计算机科学研究的映射：趋势、影响与预测

    本文通过分析计算机科学领域当前热门的研究领域，探讨了导致这些研究领域出现的因素。利用包括论文、引用和资助信息在内的综合数据集，我们采用了决策树和逻辑回归等先进的机器学习技术，预测研究领域的趋势。分析结果表明，研究论文中引用数量（引用计数）在决定研究领域趋势方面起着关键作用，成为推动计算机科学领域趋势的最相关因素。此外，国家科学基金和专利对热门话题的影响随时间增加。逻辑回归模型在预测趋势方面表现优于决策树模型，具有更高的准确率、精确率、召回率和 F1 分数。通过超过随机猜测的基线，我们的数据驱动方法显示出更高的准确性和效力，为研究人员和机构提供了基于数据的决策和未来研究方向的宝贵洞察。

    Aug, 2023

  • 对 Scopus 和 Web of Science 中的 Cohort Intelligence（CI）算法及其相关应用的文献分析

    本文通过对 Scopus 中 Cohort Intelligence 发表的文章进行图表分析及文献计量学分析，展示了该算法的相关应用及其系统评估结果。

    Sep, 2022

  • DataSite：基于洞察力的建议计算的主动视觉数据探索

    DataSite 是一种积极的视觉分析系统，通过自动化服务器端计算引擎来减轻分析人员的认知负担和领域知识要求，并通过通知提供重要特征表面。有关用户研究的比较表明，与最近的可视化推荐系统相比，DataSite 在支持复杂分析方面显示出显着改进。

    Feb, 2018

  • 科学发现的计算变形

    我们提出了一项以任务为导向的知识检索研究议程，利用计算模型和人工智能技术，摄取科学知识的典籍，检索灵感、解释、解决方案和证据，直接增强人类在科学领域突出任务上的表现，进而革命性地推动科学进程。

    May, 2022

  • SciSight：将多层导航与科研团队检测相结合，以进行 COVID-19 探索性科学搜索

    本文介绍了 SciSight 系统，通过自动提取论文中的生物医学方面（例如基因、药物、疾病、患者结果）来探索 COVID-19 研究中的关联，并结合文本和网络信息搜索和可视化研究人员及其联系，该系统已经为超过 15K 个用户提供服务，生成超过 42K 个页面浏览和 13％的回报率。

    May, 2020

  • 科学文本中的人工智能开发与应用识别

    利用 arXiv 的元数据，通过学习这些数据中科学论文的主题标签，我们可以推断出其他大型语料库中与人工智能相关的论文，这种监督式方法可以一直更新，无需依赖于主题专家进行查询开发或标注。

    Feb, 2020

  • AI 强化的科学计量学、网络计量学和文献计量学的前沿技术的系统综述

    通过系统文献综述，本研究分析了人工智能与科学计量学，网路计量学和文献计量学的协同作用，以揭示 AI 算法在这些领域应用和效益的潜力。

    Feb, 2024

  • 一个面向 Web 规模的科学知识探索系统

    本研究提出一种大规模系统，将科学出版物组织成层次化概念结构，建立了包含超过 20 万个概念和 100 万以上关系的跨领域科学概念本体论。

    May, 2018