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推特对引用的影响:揭示社交媒体影响者对人工智能研究可见性的影响
通过研究社交媒体影响者在提高机器学习研究可视性方面的作用,本文探讨了社交媒体对论文引用次数的影响。研究发现,得到这些影响者认可的论文的引用次数显著增加,中位数引用次数比对照组高 2-3 倍。此外,研究还探讨了受关注作者的地理、性别和机构多样
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5 months ago
解析论文对传播、一致性和贡献价值的潜在影响
本研究提出了一种新颖的图神经网络模型 DPPDCC,用于解读学术论文的潜在影响,并区分扩散、一致性和贡献价值。通过对构建的动态异构图中的时态和结构特征进行编码,捕捉知识流动的重要性、比较性和引证 / 被引信息,并利用扩展图对扩散进行本质性提
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8 months ago
应用中心性测度于影响力分析:一项合著网络分析
本文研究共同作者网络的微观网络特性,并采用中心性度量对影响力进行分析,发现 4 种中心性度量与引用次数显著相关,证明中心性度量可以是衡量影响力的有用指标。
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14 years ago
加权引用:文章威望的指标
该研究提出使用加权引用技术来衡量论文的声望,该技术通过考虑引用期刊的影响和引用时间间隔来分配不同的权重,从而捕捉论文的声望;与引用次数所反映的受欢迎程度不同。通过对《信息科学与技术美国协会杂志》1998 至 2007 年发表的论文的声望和受
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14 years ago
早期网站使用统计数据作为后续引文影响的预测因子
本研究分析了短期网络使用情况对中期引证影响的预测作用,以文章引用计数、Web 阅读次数及 e-print 论文库为研究对象。
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19 years ago
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