基于相关学术会议的科研机构排名

社交网络中影响力节点的检测是一个活跃的研究领域，具有包括营销和广告在内的许多有价值的应用。作为学术界的一项新应用，KDD Cup 2016 揭示了各研究领域内现有机构缺乏客观排名的问题，并提出了相应的解决方案。在该问题中，学术领域被定义为社交网络，其节点为该领域内的活跃机构，最具影响力的节点代表贡献最高的机构。该解决方案能够提供特定领域内活跃机构的排名。问题陈述提供了一种基于机构发表论文的年度评分机制，并鼓励使用任何公开可用的数据集，如 Microsoft Academic Graph (MAG)。该竞赛聚焦于选定会议中的研究出版物，要求预测这些会议中活跃机构在 2016 年的排名。需要注意的是，在竞赛期间，论文提交的结果以及 KDD Cup 的真实排名是未知的。在结果公布后，每个团队的最终排名列表通过名为 NDCG@20 的指标进行评估。该指标用于在真实排名已知后，衡量每个团队提出的排名与实际排名之间的差距。从 2011 年起逐年计算各机构的得分后，我们通过汇总各年的归一化得分来聚合排名，并使用最终得分集提供最终排名。由于 2016 年的真实排名未知，我们利用 2011-2014 年的得分，并将 2015 年的出版物作为测试平台来评估我们的聚合方法。基于测试结果，汇总归一化得分使我们最接近实际的 2015 年排名，并使用同样的启发式方法预测 2016 年的结果。