論文の概要: Simplifying Impact Prediction for Scientific Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15192v1
- Date: Wed, 30 Dec 2020 15:24:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-18 12:56:22.517267
- Title: Simplifying Impact Prediction for Scientific Articles
- Title(参考訳): 科学論文のインパクト予測の簡易化
- Authors: Thanasis Vergoulis, Ilias Kanellos, Giorgos Giannopoulos, Theodore
Dalamagas
- Abstract要約: 記事の期待される影響を推定することは、さまざまなアプリケーションにとって価値があります。
最小限の記事メタデータを用いてトレーニングできるモデルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8352113484137624
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating the expected impact of an article is valuable for various
applications (e.g., article/cooperator recommendation). Most existing
approaches attempt to predict the exact number of citations each article will
receive in the near future, however this is a difficult regression analysis
problem. Moreover, most approaches rely on the existence of rich metadata for
each article, a requirement that cannot be adequately fulfilled for a large
number of them. In this work, we take advantage of the fact that solving a
simpler machine learning problem, that of classifying articles based on their
expected impact, is adequate for many real world applications and we propose a
simplified model that can be trained using minimal article metadata. Finally,
we examine various configurations of this model and evaluate their
effectiveness in solving the aforementioned classification problem.
- Abstract(参考訳): 記事の期待される影響を見積もることは、さまざまなアプリケーション(例えば、記事/コオペレータ推奨)に有用である。
既存のほとんどのアプローチは、各記事が近い将来受ける引用の正確な数を予測しようとするが、これは難しい回帰分析問題である。
さらに、ほとんどのアプローチは、多数の記事に対して適切に満たせない要件である、各記事に対する豊富なメタデータの存在に依存しています。
本研究では,より単純な機械学習問題を解くこと,期待される影響に基づく記事の分類が現実の多くのアプリケーションに十分であるという事実を活用し,最小限の記事メタデータを用いて学習可能な簡易モデルを提案する。
最後に, このモデルの様々な構成について検討し, 上記の分類問題を解く上での有効性を評価する。
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