静态论文排序的简化相对引用比率：UFMG/LATIN在WSDM Cup 2016
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2016-03-07 v1 数字图书馆
摘要
论文的静态排序在学术搜索场景中起着关键作用。文献中常使用许多特征来生成此类排序，例如基于引用的指标、PageRank的不同应用等。近来，学习排序技术已成功应用于组合特征集以产生有效结果。本文中，我们提出指标S-RCR，它是称为相对引用比率（Relative Citation Ratio）的指标的简化版本——二者均基于共引网络的思想。与经典版本相比，我们的简化版S-RCR在保持合理有效性的同时提升了效率。我们使用S-RCR对Microsoft Academic Graph数据集中超过1.2亿篇论文进行排序。通过使用这一无参数且无需调优的单一特征，我们的团队在WSDM Cup 2016的第一阶段中获得了第3名。
引用
@article{arxiv.1603.01336,
title = {Simplified Relative Citation Ratio for Static Paper Ranking: UFMG/LATIN at WSDM Cup 2016},
author = {Sabir Ribas and Alberto Ueda and Rodrygo L. T. Santos and Berthier Ribeiro-Neto and Nivio Ziviani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.01336},
year = {2016}
}
备注
WSDM Cup. The 9th ACM International Conference on Web Search and Data Mining San Francisco, California, USA. February 22-25, 2016