Google Scholar Citations

Построение сетей соавторства по данным сервиса Google Scholar Citations

osc-s.jpg

У роботі наводиться алгоритм побудови мережі співавторства вчених, регульованою їх науковими інтересами.

Мережа співавторства формується на основі зондування сервісу Google Scholar цитати. Показано, що дескриптори, що визначають тематичну спрямованість, впливають на розмір формованої мережі, а також на динаміку її зростання. Показано, що кластери в мережах співавторства можуть розглядатися як основа для виявлення наукових шкіл.

Автоматична побудова термінологічної мережі як моделі предметної області

ps-00.jpg

    Запропоновано алгоритм побудови термінологічних мереж – моделей предметних областей на основі репрезентативного набору тегів, отриманого в результаті зондування великої інформаційної мережі. За основу взята мережа понять, які відповідають тегам наукометричного сервісу Google Scholar Citations, вузли якої – поняття, марковані тегам, а ребра – деякі семантичні зв'язку між ними, обумовлені суміжними інтересами окремих авторів. Наведено правила автоматичної побудови на основі даної мережі бібліографычного списку релевантних публікацій.

Алгоритми побудови онтологій на основі зондування наукової літератури

itb-2015-cover_r.jpg

У запропонованій моделі ПрО як онтологічні зв'язки застосовуються зв'язки між областями інтересів окремих вчених. Фактично розглядається компактифікація біграфа «вчений – наукові поняття, його цікавлять». Слід відзначити принципову відмінність запропонованої моделі від існуючих, що базуються на аналізі текстових корпусів, або безпосередньої участі експертів при виборі конкретних вузлів і зв‘язків. Тут експерт-користувач вкладає лише крупинки знань у вигляді невеликих за обсягом словників тегів і шаблонів. Далі автоматично використовуються 153 знання, закладені самими авторами публікацій, теги відмічені ними як головні. Тобто експертне середовище в цьому випадку істотно розширюється. Модель застосована для напрямку досліджень «екстрагування понять», але її можна використовувати і для інших наукових областей. Зокрема, вже побудовані подібні мережі для напрямків штучного інтелекту, багатоагентних системи і складних мереж (Complex Networks).

Syndicate content