論文の概要: Utilizing Citation Network Structure to Predict Citation Counts: A Deep
Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02647v1
- Date: Sun, 6 Sep 2020 05:27:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 08:30:48.097561
- Title: Utilizing Citation Network Structure to Predict Citation Counts: A Deep
Learning Approach
- Title(参考訳): 引用数予測のための引用ネットワーク構造 : ディープラーニングによるアプローチ
- Authors: Qihang Zhao
- Abstract要約: 本稿では,情報カスケードの効果を組み合わせ,引用数予測問題に注目するエンド・ツー・エンドのディープラーニングネットワークであるDeepCCPを提案する。
6つの実データ集合の実験によると、DeepCCPは引用数予測の精度において最先端の手法よりも優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the advancement of science and technology, the number of academic papers
published in the world each year has increased almost exponentially. While a
large number of research papers highlight the prosperity of science and
technology, they also give rise to some problems. As we all know, academic
papers are the most intuitive embodiment of the research results of scholars,
which can reflect the level of researchers. It is also the evaluation standard
for decision-making such as promotion and allocation of funds. Therefore, how
to measure the quality of an academic paper is very important. The most common
standard for measuring academic papers is the number of citation counts of
papers, because this indicator is widely used in the evaluation of scientific
publications, and it also serves as the basis for many other indicators (such
as the h-index). Therefore, it is very important to be able to accurately
predict the citation counts of academic papers.
This paper proposes an end-to-end deep learning network, DeepCCP, which
combines the effect of information cascade and looks at the citation counts
prediction problem from the perspective of information cascade prediction.
DeepCCP directly uses the citation network formed in the early stage of the
paper as the input, and the output is the citation counts of the corresponding
paper after a period of time. DeepCCP only uses the structure and temporal
information of the citation network, and does not require other additional
information, but it can still achieve outstanding performance. According to
experiments on 6 real data sets, DeepCCP is superior to the state-of-the-art
methods in terms of the accuracy of citation count prediction.
- Abstract(参考訳): 科学技術の発展に伴い、毎年世界中で発行される学術論文の数は、ほぼ指数関数的に増加した。
多くの研究論文が科学と技術の繁栄を強調する一方で、いくつかの問題も提起している。
誰もが知っているように、学術論文は研究結果の最も直感的な具体化であり、研究者のレベルを反映することができる。
また、資金調達や資金配分などの意思決定の評価基準でもある。
したがって、学術論文の質を測定する方法は非常に重要である。
学術論文を測定するための最も一般的な基準は論文の引用数であり、この指標は科学論文の評価に広く使われており、他の多くの指標(h-indexなど)の基礎にもなっている。
したがって、学術論文の引用数を正確に予測できることは非常に重要である。
本稿では,情報カスケードの効果を組み合わせたエンドツーエンドのディープラーニングネットワークであるDeepCCPを提案し,情報カスケード予測の観点から引用数予測問題を考察する。
DeepCCPは、紙の初期段階に形成された引用ネットワークを直接入力として使用し、その出力は一定期間後に対応する紙の引用数である。
deepccpは、引用ネットワークの構造と時間情報のみを使用し、他の追加情報を必要としないが、優れた性能を達成できる。
6つの実データ集合の実験によると、DeepCCPは引用数予測の精度において最先端の手法よりも優れている。
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