Forskare eller studenter som går in i ett framväxande forskningsområde är särskilt intresserade av vilka nyligen publicerade artiklar som kommer att citeras mest och vilka unga forskare som kommer att bli inflytelserika i framtiden, så att de kan fånga de senaste framstegen och hitta värdefulla forskningsanvisningar. Att förutsäga den framtida betydelsen av vetenskapliga artiklar och författare är dock en utmaning på grund av den dynamiska karaktären hos litteraturnätverk och föränderliga forskningsämnen. Olika från de flesta tidigare studier som syftar till att rangordna litteraturens och författarnas nuvarande betydelse fokuserar vi på att rangordna nya publikationers och unga forskares framtida popularitet genom att föreslå en enhetlig rankningsmodell för att kombinera olika tillgängliga uppgifter. I synnerhet föreslår vi först att man tar fram två typer av textdrag, ord och ord tillsammans för att karakterisera innovativa uppsatser och författare. Sedan, istället för att använda statiska och oviktade grafer, konstruerar vi timeaware viktade grafer för att skilja olika betydelse av länkar som etablerats vid olika tidpunkter. Slutligen föreslår vi, genom att utnyttja både de konstruerade textegenskaperna och graferna, ett ramverk för ömsesidig förstärkning som kallas MRFRank för att rangordna dokumentens och författarnas framtida betydelse samtidigt. Experimentella resultat från ArnetMiners datauppsättning visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar utgångsvärdena för den metriska rekommendationsintensiteten.
Med tanke på det ömsesidiga inflytandet i de heterogena akademiska nätverken, Wang et al. REF rankar dokumentens och författarnas framtida betydelse samtidigt med en universell prognosmodell.
Future Influence Ranking of Scientific Literature
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}