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Time-Dependent Influence Measurement in Citation Networks

机译：引用网络中随时间变化的影响度量

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In every scientific discipline, researchers face two common dilemmas: where to find bleeding-edge papers and where to publish their own articles. We propose to answer these questions by looking at the influence between communities, e.g. conferences or journals. The influential conferences are those which papers are heavily cited by other conferences, i.e. they are visible, significant and inspiring. For the task of finding such influential places-to-publish, we introduce a Running Influence model that aims to discover pairwise influence between communities and evaluate the overall influence of each considered community. We have taken into consideration time aspects such as intensity of papers citations over time and difference of conferences starting years. The community influence analysis is tested on real-world data of Computer Science conferences.
机译：在每一门科学学科中，研究人员都面临两个共同的难题：在哪里可以找到最新的论文以及在哪里发表自己的文章。我们建议通过查看社区之间的影响来回答这些问题，例如会议或期刊。有影响力的会议是那些论文被其他会议大量引用的会议，即它们是可见的，有意义的和鼓舞人心的。为了找到有影响力的出版地点，我们引入了“运行影响力”模型，旨在发现社区之间的成对影响并评估每个考虑的社区的总体影响。我们考虑了时间方面的问题，例如随着时间推移论文被引用的强度以及会议开始年份的不同。社区影响力分析在计算机科学会议的真实数据上进行了测试。

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