Publikationsdatabaser innehåller ett överflöd av information om utvecklingen av vetenskapliga forskningsområden. Vi tar itu med problemet med att skapa en visualisering av ett forskningsområde som beskriver flödet av ämnen mellan papper, kvantifierar den påverkan som papper har på varandra, och hjälper till att identifiera viktiga bidrag. I detta syfte utformar vi en probabilistisk ämnesmodell som förklarar skapandet av dokument; modellen innehåller aspekter av aktuell innovation och aktuellt arv genom citeringar. Vi utvärderar modellens förmåga att förutsäga styrkan i påverkan av citeringar mot manuellt betygsatta citeringar.
REF utarbetade en probabilistisk temamodell för att mäta inverkan av kopplingar mellan papper.
Unsupervised prediction of citation influences
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}