Den dynamiska karaktären hos citeringsnätverk gör uppgiften att rangordna vetenskapliga artiklar svår. Citationsnätverk utvecklas ständigt eftersom artiklar får nya citeringar varje dag. För rankning vetenskapliga artiklar kan vi definiera popularitet eller prestige av ett papper baserat på antalet tidigare citeringar vid användarens frågestund; men vi hävdar att vad som är mest användbart är de förväntade framtida referenser. Vi definierar en ny åtgärd, FutureRank, som är den förväntade framtida PageRank score baserad på citeringar som kommer att erhållas i framtiden. Förutom att använda citeringsnätverket använder FutureRank författarnätverket och artikelns publiceringstid för att förutsäga framtida citeringar. Våra experiment jämför FutureRank med befintliga metoder och visar att FutureRank är korrekt och användbart för att hitta och rangordna publikationer.
På samma sätt, FutureRank syftar till att förutsäga den framtida populariteten av vetenskapliga artiklar REF.
FutureRank: Ranking Scientific Articles by Predicting their Future PageRank
{'venue': 'In Proc. of the 9th SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}