論文の概要: Forecasting high-impact research topics via machine learning on evolving knowledge graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08640v2
• Date: Sun, 3 Mar 2024 19:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:20:57.296762
• Title: Forecasting high-impact research topics via machine learning on evolving knowledge graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフの進化に関する機械学習によるハイインパクト研究の予測
• Authors: Xuemei Gu, Mario Krenn
• Abstract要約: 我々は、研究者がこれまでに出版したことのないアイデアの発症の影響を予測する方法を示す。 我々は、2200万以上の科学論文から構築された大きな進化した知識グラフを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8158530638728501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The exponential growth in scientific publications poses a severe challenge for human researchers. It forces attention to more narrow sub-fields, which makes it challenging to discover new impactful research ideas and collaborations outside one's own field. While there are ways to predict a scientific paper's future citation counts, they need the research to be finished and the paper written, usually assessing impact long after the idea was conceived. Here we show how to predict the impact of onsets of ideas that have never been published by researchers. For that, we developed a large evolving knowledge graph built from more than 21 million scientific papers. It combines a semantic network created from the content of the papers and an impact network created from the historic citations of papers. Using machine learning, we can predict the dynamic of the evolving network into the future with high accuracy, and thereby the impact of new research directions. We envision that the ability to predict the impact of new ideas will be a crucial component of future artificial muses that can inspire new impactful and interesting scientific ideas.
• Abstract（参考訳）: 科学出版物の指数関数的な成長は、人間の研究者にとって厳しい課題となる。 より狭いサブフィールドに注意を向け、自分自身のフィールド外で新しいインパクトのある研究のアイデアやコラボレーションを発見するのが困難になる。 科学論文の将来的な引用数を予測する方法は存在するが、彼らは研究を終える必要があり、論文を書く必要がある。 ここでは、研究者によって発表されたことのないアイデアの出現が与える影響を予測する方法を示す。 そのため、2100万以上の科学論文から構築された大規模な知識グラフを開発しました。 論文の内容から生成されたセマンティックネットワークと、論文の歴史的引用から生成されたインパクトネットワークを組み合わせる。 機械学習を用いて、進化するネットワークの未来のダイナミクスを高精度に予測し、その結果、新たな研究方向の影響を予測できる。 我々は、新しいアイデアの影響を予測できる能力が、新しい影響力を持ち興味深い科学的アイデアを刺激する未来の人工ミューズの重要な要素となることを想定している。

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