Den snabba utvecklingen av vetenskaplig forskning har skapat en enorm mängd publikationer varje år. Bland de många kvantifieringsmåtten på vetenskaplig påverkan utmärker sig citeringstalet för dess frekventa användning i forskarsamhället. Även om peer review-processen är det mest tillförlitliga sättet att förutsäga ett dokuments framtida effekter, blir förmågan att förutse varaktiga effekter på grundval av citeringsprotokoll allt viktigare i den vetenskapliga konsekvensanalysen under big datas tidevarv. Denna uppsats fokuserar på den långsiktiga citeringsprognosen för enskilda publikationer, som har blivit ett framväxande och utmanande tillämpat forskningsämne. Baserat på de fyra nyckelfenomen som bekräftats självständigt i tidigare studier av långsiktig vetenskaplig påverkan kvantifiering, inklusive den inneboende kvaliteten på publikationer, åldrande effekt och Matthew effekt och recency effekt, förenar vi formuleringarna av alla dessa observationer i detta dokument. Baserat på en grund av ovanstående formuleringar, föreslår vi en långsiktig citeringsräkning prediktion modell för enskilda papper via återkommande neurala nätverk med långa korttidsminnesenheter. Omfattande experiment på en verkligt stor citeringsdata uppsättning visar att den föreslagna modellen konsekvent överträffar befintliga metoder, och uppnår en betydande prestandaförbättring.
Baserat på de nyckelfenomen som bekräftats självständigt i tidigare studier, föreslogs en långsiktig citeringsprediktionsmodell för enskilda papper via recidiverande neurala nätverk (RNN) med långsiktiga korttidsminnesenheter (LSTM) för att förena olika formuleringar REF.
Modeling and Predicting Citation Count via Recurrent Neural Network with Long Short-Term Memory
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}