När man granskar vetenskaplig litteratur skulle det vara bra att ha automatiska verktyg som identifierar de mest inflytelserika vetenskapliga artiklarna och hur idéer förökar sig mellan artiklar. I detta sammanhang införs i detta dokument ett aktuellt inflytande, ett kvantitativt mått på i vilken utsträckning en artikel tenderar att sprida sina ämnen till de artiklar som hänvisar till den. Med tanke på artiklarnas text och deras citeringsdiagram visar vi hur man lär sig en probabilistisk modell för att återfå både graden av lokalt inflytande av varje artikel och påverkansförhållandet mellan artiklar. Experimentella resultat på corpora från två välkända datavetenskapliga konferenser används för att illustrera och validera det föreslagna tillvägagångssättet.
I REF studerades påverkan av vetenskapliga artiklar.
Modeling Scientific Impact with Topical Influence Regression
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}