Att utvärdera effekterna av en vetenskaplig artikel är av stor betydelse och har väckt stor uppmärksamhet. Även om citeringsbaserade utvärderingsmetoder har använts i stor utsträckning, har dessa metoder begränsningar, t.ex. för att identifiera avvikande citeringar mönster. Denna försumlighet skulle oundvikligen leda till att artikelns konsekvensbedömning blev orättvis och felaktig. I denna studie, för att upptäcka de avvikande citeringar och säkerställa rättvisa och exakthet i utvärderingen av forskningsresultat, undersöker vi citeringsförhållandet mellan artiklar med hjälp av följande faktorer: samarbetstider, samarbetstidens spännvidd, citeringstider och tidsrymden för citering för att försvaga relationen mellan intressekonflikter (COI) i citeringsnätverket. Under tiden studerar vi en speciell typ av COI, nämligen misstänkt COI relation. Baserat på COI-relationen för vi vidare fram COIRank algoritmen, ett innovativt system för att korrekt bedöma effekterna av en artikel. Vår metod särskiljer citeringsstyrkan och använder PageRank- och HITS-algoritmer för att rangordna vetenskapliga artiklar på ett heltäckande sätt. Experimenten utförs på American Physical Society (APS) dataset. Vi finner att ca 80.88% artiklar innehåller bidrag till citeringar av medförfattare i 26.366 artiklar och 75.55% artiklar bland dessa artiklar citeras av författare som tillhör samma tillhörighet, vilket indikerar COI och misstänkt COI bör inte ignoreras för att utvärdera inverkan av vetenskapliga artiklar objektivt. Dessutom demonstrerar våra experimentella resultat COIRank-algoritm betydligt bättre än de toppmoderna lösningarna. Giltigheten av vårt tillvägagångssätt verifieras med hjälp av sannolikheten för rekommendation Intensitet.
Bai och Al. I REF föreslogs COIRank-algoritm för att effektivt utvärdera papperets kvalitet.
Identifying Anomalous Citations for Objective Evaluation of Scholarly Article Impact
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}