研究趋势的早期检测

能够快速识别新的研究趋势对包括高校、机构资助方、学术出版商和企业在内的许多利益相关者具有战略意义。文献中提出了若干识别新研究主题涌现的方法，这些方法依赖于该主题已展现出一定程度 popularity 并被研究者群体持续提及的假设。然而，在胚胎阶段检测新研究领域的涌现，即在该主题被研究者群体持续标注并与若干出版物关联之前，仍是一项开放挑战。在本学位论文中，我们通过研究新主题创建之前的动力学来着手应对这一挑战。该研究表明，新主题的涌现由其相关研究领域之间协作步伐的显著加快所预示，这些领域可视为新主题的“祖先”。基于这一认识，我们开发了 Augur，一种有效检测新研究主题涌现的新方法。Augur 分析研究领域之间的历时关系，并能检测展现出与新研究主题涌现相关动力学的主题簇。此处我们还提出了高级团渗流方法（ACPM），一种专门支持该任务的新社区检测算法。Augur 在 2000–2011 年时间段内 1,408 个首次出现主题的黄金标准上进行了评估，并在精确率和召回率上均优于四种替代方法。