Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Khai thác thông tin trích dẫn từ dữ liệu CiteSeer
Tóm tắt
Thư viện số CiteSeer là một nguồn thông tin bibliographic hữu ích. Nó cho phép truy xuất các trích dẫn, sự đồng tác giả, địa chỉ và các mối quan hệ của tác giả và ấn phẩm. Mặc dù vậy, nó vẫn chưa được sử dụng nhiều cho các phân tích trích dẫn tự động. Bài báo này mô tả những phát hiện của chúng tôi sau khi khai thác dữ liệu từ CiteSeer. Chúng tôi đã khảo sát các trích dẫn giữa các tác giả và xác định thứ hạng của các nhà khoa học có ảnh hưởng bằng cách sử dụng nhiều phương pháp đánh giá khác nhau bao gồm số lượng trích dẫn và in-degree, HITS, PageRank, và các biến thể của nó dựa trên cả đồ thị trích dẫn và hợp tác. Chúng tôi so sánh các thứ hạng kết quả với danh sách những người đoạt giải thưởng khoa học máy tính và nhận thấy rằng những người nhận giải thưởng gần như luôn có thứ hạng cao. Chúng tôi kết luận rằng CiteSeer là một kho dữ liệu trích dẫn quý giá, nhưng chưa được đánh giá đúng mức, và phù hợp để thử nghiệm các phương pháp bibliometric mới.
Từ khóa
#CiteSeer #thông tin trích dẫn #phân tích tự động #HITS #PageRank #phương pháp bibliometricTài liệu tham khảo
An, Y., Janssen, J., & Milios, E. E. (2004). Characterizing and mining the citation graph of the computer science literature. Knowledge and Information Systems, 6(6), 664–678.
Bar-Ilan, J. (2006). An ego-centric citation analysis of the works of Michael O. Rabin based on multiple citation indexes. Information Processing and Management, 42(6), 1553–1566.
Brin, S., & Page, L. (1998). The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. In Proceedings of the 7th World Wide Web Conference (pp. 107–117). Brisbane, Australia.
Chakrabarti, S., & Agarwal, A. (2006). Learning parameters in entity relationship graphs from ranking preferences. Lecture Notes in Computer Science, 4213, 91–102.
Chen, C. (2000). Domain visualization for digital libraries. In Proceedings of the international conference on information visualization (IV2000) (pp. 261–267). London, UK.
Feitelson, D. G., & Yovel, U. (2004). Predictive ranking of computer scientists using CiteSeer data. Journal of Documentation, 60(1), 44–61.
Fiala, D., Rousselot, F., & Ježek, K. (2008). PageRank for bibliographic networks. Scientometrics, 76(1), 135–158.
Franceschet, M. (2010). A comparison of bibliometric indicators for computer science scholars and journals on Web of Science and Google Scholar. Scientometrics, 83(1), 243–258.
Giles, C. L., & Councill, I. G. (2004). Who gets acknowledged: Measuring scientific contributions through automatic acknowledgment indexing. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(51), 17599–17604.
Goodrum, A. A., McCain, K. W., Lawrence, S., & Giles, C. L. (2001). Scholarly publishing in the Internet age: A citation analysis of computer science literature. Information Processing and Management, 37(5), 661–675.
Hopcroft, J., Khan, O., Kulis, B., & Selman, B. (2004). Tracking evolving communities in large linked networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(suppl. 1), 5249–5253.
Ježek, K., Fiala, D., & Steinberger, J. (2008). Exploration and evaluation of citation networks. In Proceedings of the 12th international conference on electronic publishing (pp. 351–362). Toronto, Canada.
Kleinberg, J. (1999). Authoritative sources in a hyperlinked environment. Journal of the ACM, 46(5), 604–632.
Meho, L. I., & Yang, K. (2007). Impact of data sources on citation counts and rankings of LIS faculty: Web of science versus scopus and google scholar. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(13), 2105–2125.
Popescul, A., Ungar, L. H., Lawrence, S., & Pennock, D. M. (2003). Statistical relational learning for document mining. In Proceedings of the third IEEE international conference on data mining (ICDM’03) (pp. 275–282). Melbourne, Florida, USA.
Sidiropoulos, A., & Manolopoulos, Y. (2005). A citation-based system to assist prize awarding. SIGMOD Record, 34(4), 54–60.
Šingliar, T., & Hauskrecht, M. (2006). Noisy-OR component analysis and its application to link analysis. Journal of Machine Learning Research, 7, 2189–2213.
Zhao, D. (2005). Challenges of scholarly publications on the Web to the evaluation of science—A comparison of author visibility on the Web and in print journals. Information Processing & Management, 41(6), 1403–1418.
Zhao, D., & Logan, E. (2002). Citation analysis using scientific publications on the Web as data source: A case study in the XML research area. Scientometrics, 54(3), 449–472.
Zhao, D., & Strotmann, A. (2007). Can citation analysis of web publications better detect research fronts? Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(9), 1285–1302.
Zhou, D., Councill, I., Zha, H., & Giles, C. L. (2007). Discovering temporal communities from social network documents. In Proceedings of the seventh IEEE international conference on data mining (ICDM’07) (pp. 745–750). Omaha, Nebraska, USA.