学术谱系树：通过算法与可视化分析理解作者的学术传承
数字图书馆
2018-03-08 v1
摘要
祖先与谱系树已被证明是确定个人血统及建立个体间依赖关系的工具。谱系树可进一步用于获取研究者及其学术谱系的信息，这在当今计算机技术世界中至关重要。这种对学术谱系的洞察可帮助博士生通过明确可能具有影响力的联系，在学科内实现学术社会化。对其科学传承的认知使用户对自身研究项目有更广阔的视角。本文还重点研究并探讨了某些研究者如何利用各种可视化工具来利用这一学术网络。工作中观察到，可信度与影响因子由作者获得的各类引用决定，为提升其在各种排名中的位次，他们倾向于在学术圈内合作并提高引用数。研究者近期的一种趋势是基于学术关系形成社群，并依赖大量互引以互利。追溯谱系关系有助于检测此类社群，并借助独立于谱系的模型计算作者级指标，从而创建更具质量意识的度量方法。
引用
@article{arxiv.1803.02352,
title = {Genealogy tree: understanding academic lineage of authors via algorithmic and visual analysis},
author = {Sandra Anil and Abu Kurian and Sudeepa Roy Dey and Snehanshu Saha and Ankit Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.02352},
year = {2018}
}
备注
This is uploaded in Researchgate