論文の概要: Topic Space Trajectories: A case study on machine learning literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12294v3
• Date: Tue, 18 May 2021 12:09:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 00:03:04.071320
• Title: Topic Space Trajectories: A case study on machine learning literature
• Title（参考訳）: トピック・スペース・トラジェクトリー:機械学習文学の事例研究
• Authors: Bastian Sch\"afermeier and Gerd Stumme and Tom Hanika
• Abstract要約: 本稿では,研究トピックの包括的追跡を可能にする構造であるトピック空間トラジェクトリを提案する。 我々は,32の出版会場から50年間の機械学習研究を対象とする出版コーパスへのアプローチの適用性を示した。 本手法は,論文分類,今後の研究課題の予測,未発表の論文提出のための会議や雑誌の掲載を推奨するために利用することができる。
• 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: The annual number of publications at scientific venues, for example, conferences and journals, is growing quickly. Hence, even for researchers it becomes harder and harder to keep track of research topics and their progress. In this task, researchers can be supported by automated publication analysis. Yet, many such methods result in uninterpretable, purely numerical representations. As an attempt to support human analysts, we present topic space trajectories, a structure that allows for the comprehensible tracking of research topics. We demonstrate how these trajectories can be interpreted based on eight different analysis approaches. To obtain comprehensible results, we employ non-negative matrix factorization as well as suitable visualization techniques. We show the applicability of our approach on a publication corpus spanning 50 years of machine learning research from 32 publication venues. Our novel analysis method may be employed for paper classification, for the prediction of future research topics, and for the recommendation of fitting conferences and journals for submitting unpublished work.
• Abstract（参考訳）: 科学会場での年次刊行物、例えば会議や雑誌の数は急速に増えている。 したがって、研究者にとっても研究トピックとその進捗を追跡することが難しくなる。 このタスクでは、研究者は自動出版分析によって支援できる。 しかし、そのような方法の多くは解釈不能で純粋に数値表現をもたらす。 人的分析者を支援するため,研究トピックを網羅的に追跡する構造であるトピック空間トラジェクトリを提案する。 8つの異なる解析手法に基づいてこれらの軌道を解釈する方法を実証する。 その結果,非負の行列係数化と適切な可視化手法が得られた。 我々は,32の出版会場から50年間の機械学習研究を対象とする出版コーパスへのアプローチの適用性を示した。 本手法は,論文分類,今後の研究課題の予測,未発表の論文提出のための会議や雑誌の掲載を推奨するために利用することができる。

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