論文の概要: Improving Community Detection in Academic Networks by Handling Publication Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20449v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 00:48:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.758642
• Title: Improving Community Detection in Academic Networks by Handling Publication Bias
• Title（参考訳）: 公開バイアス処理による学術ネットワークのコミュニティ検出の改善
• Authors: Md Asaduzzaman Noor, John Sheppard, Jason Clark,
• Abstract要約: SciBERTモデルを微調整したBERTopicを用いたトピックベースの研究ネットワークを構築した。 主要な課題は出版の不均衡であり、研究者の中には他の研究者よりもはるかに多く出版する者もいる。 我々は、研究者の出版物をクラスタ化し、各クラスタを独立したノードとして扱うクローン戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding potential research collaborators is a challenging task, especially in today's fast-growing and interdisciplinary research landscape. While traditional methods often rely on observable relationships such as co-authorships and citations to construct the research network, in this work, we focus solely on publication content to build a topic-based research network using BERTopic with a fine-tuned SciBERT model that connects and recommends researchers across disciplines based on shared topical interests. A major challenge we address is publication imbalance, where some researchers publish much more than others, often across several topics. Without careful handling, their less frequent interests are hidden under dominant topics, limiting the network's ability to detect their full research scope. To tackle this, we introduce a cloning strategy that clusters a researcher's publications and treats each cluster as a separate node. This allows researchers to be part of multiple communities, improving the detection of interdisciplinary links. Evaluation on the proposed method shows that the cloned network structure leads to more meaningful communities and uncovers a broader set of collaboration opportunities.
• Abstract（参考訳）: 潜在的な研究協力者を見つけることは、特に今日の急速に成長し、学際的な研究環境において難しい課題である。 従来の手法では,研究ネットワーク構築のための共著者や引用などの観測可能な関係に頼っていることが多いが,本研究では,共有する話題の関心事に基づく分野にまたがって研究者を推薦する細調整SciBERTモデルを用いて,BERTopicを用いたトピックベースの研究ネットワークを構築するために,出版コンテンツのみに焦点をあてる。 主要な課題は、出版の不均衡であり、研究者の中には、しばしばいくつかのトピックにまたがって、他よりも多くの論文を発行する者もいる。 注意深い処理がなければ、彼らの関心の少ないものは支配的なトピックの下に隠され、ネットワークの完全な研究範囲を検出する能力が制限される。 これを解決するために、研究者の出版物をクラスタ化し、各クラスタを独立したノードとして扱うクローン戦略を導入する。 これにより、研究者は複数のコミュニティの一員となり、学際的リンクの検出を改善した。 提案手法の評価は,クローン化されたネットワーク構造がより意味のあるコミュニティに結びつき,より広範なコラボレーションの機会を明らかにすることを示唆している。

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