Arnetminer - Arnetminer

ArnetMiner (также AMiner) - это бесплатный онлайн-сервис, используемый для индексации, поиска и добычи больших научных данных.

Обзор

ArnetMiner (AMiner) предназначен для поиска и выполнения операций интеллектуального анализа данных в научных публикациях в Интернете с использованием анализа социальных сетей для выявления связей между исследователями, конференциями и публикациями. Это позволяет ему предоставлять такие услуги, как поиск экспертов, географический поиск, анализ тенденций, рекомендации рецензентов, поиск ассоциаций, поиск курсов, оценка успеваемости и моделирование тем.

ArnetMiner был создан как исследовательский проект в области анализа социального влияния, ранжирования социальных сетей и извлечения социальных сетей. По результатам разработки системы был опубликован ряд рецензируемых статей. Он действует более трех лет и проиндексировал 130 000 000 исследователей и более 265 миллионов публикаций. Исследование финансировалось Китайской национальной программой исследований и разработок в области высоких технологий и Национальным научным фондом Китая .

ArnetMiner обычно используется в академических кругах для выявления взаимосвязей и статистических корреляций между исследованиями и исследователями. Он привлек более 10 миллионов независимых IP-доступов из 220 стран и регионов. Продукт использовался на платформе Elsevier SciVerse и на научных конференциях, таких как SIGKDD, ICDM, PKDD, WSDM.

Операция

ArnetMiner автоматически извлекает профиль исследователя из Интернета. Он собирает и идентифицирует соответствующие страницы, а затем использует единый подход для извлечения данных из идентифицированных документов. Он также извлекает публикации из электронных электронных библиотек с помощью эвристических правил.

Он объединяет извлеченные профили исследователей и извлеченные публикации. В качестве идентификатора используется имя исследователя. Вероятностная структура была предложена для решения проблемы неоднозначности имени при интеграции. Интегрированные данные хранятся в базе знаний исследовательской сети (RNKB).

Другими основными продуктами в этой области являются Google Scholar, Elsevier's Scirus и проект с открытым исходным кодом CiteSeer.

История

Он был инициирован и создан профессором Цзе Тан из Университета Цинхуа , Китай. Впервые он был запущен в марте 2006 года. Ниже приводится список обновлений за последние годы:

  • Март 2006 г., версия 0.1. Функции включают профилирование исследователя, поиск экспертов, поиск по конференциям и поиск публикаций. Система разработана на Perl;
  • Август 2006 г., версия 1.0, система была повторно реализована на Java;
  • Июль 2007 г., версия 2.0. Новые функции включают анализ интересов исследователей, поиск по ассоциациям, поиск статей для опросов (сейчас недоступно);
  • Апрель 2008 г., версия 3.0. Новые функции включают понимание запросов , новый графический интерфейс и анализ журнала поиска;
  • Ноябрь 2008 г., версия 4.0. Новые функции включают поиск в графах, моделирование тем, извлечение информации о финансировании NSF / NSFC;
  • Апрель 2009 г., версия 5.0, новые функции включают редакцию профиля, открытый сервис API, поиск по Bole, поиск курса (сейчас недоступен);
  • Декабрь 2009 г., версия 6.0. Новые функции включают оценку успеваемости, отзывы пользователей, анализ конференций;
  • Май 2010 г., версия 7.0, новые функции включают устранение неоднозначности имени, рекомендацию рецензента статьи, создание ArnetPage;
  • Март 2012 года, версия II, переименованная в AMiner, переписала все коды и переработала графический интерфейс. Новые функции включают: географический поиск, платформу ArnetAPP.
  • Июнь 2014 года, версия II, переименованная в AMiner, переписала все коды и переработала графический интерфейс. Новые функции включают: географический поиск, платформу ArnetAPP.
  • В декабре 2015 года в сети появилась совершенно новая версия.
  • В мае 2017 года появилась профессиональная версия.
  • Апрель 2018 г., новые функции включают анализ тенденций, устранение неоднозначности имен на основе глубокого обучения.

Ресурсы

ArnetMiner опубликовал несколько наборов данных для академических исследований, в том числе Open Academic Graph, DBLP + citation (набор данных, дополняющих цитаты в данных DBLP из проекта Digital Bibliography & Library ), Устранение неоднозначности имен, Анализ социальных связей. Для получения дополнительных наборов данных и исходных кодов для исследований, пожалуйста, обратитесь к.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Цзе Тан; Цзин Чжан; Лимин Яо; Хуанзи Ли; Ли Чжан; Чжун Су (2008). «ArnetMiner: добыча и майнинг академических социальных сетей» . Материалы 14-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных . Нью-Йорк: ACM.
  2. ^ «Arnetminer: введение» . Дата обращения 17 декабря 2020 .
  3. ^ "SciVerse - HUB - Home" . Архивировано из оригинала 9 сентября 2012 года . Проверено 24 апреля 2012 года .
  4. ^ «Анализ тенденций» . Проверено 24 декабря 2018 года .
  5. ^ Ютао Чжан; Fanjin Zhang; Пейран Яо; Цзе Тан (2018). «Устранение неоднозначности имен в AMiner: кластеризация, обслуживание и человек в цикле» . Материалы 24-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных . Лондон: ACM.
  6. ^ «Открытый академический граф» . Проверено 24 декабря 2018 года .
  7. ^ «Документы DBLP + Отношения цитирования» . Проверено 24 декабря 2018 года .
  8. ^ «Устранение неоднозначности имени» . Проверено 24 апреля 2012 года .
  9. ^ «Вывод социальных связей в больших сетях» . Проверено 24 апреля 2012 года .
  10. ^ «Открытые данные и коды от ArnetMiner» . Проверено 24 апреля 2012 года .

внешние ссылки

дальнейшее чтение

  • Цзе Тан, Цзин Чжан, Лиминь Яо, Цзюаньцзи Ли, Ли Чжан, Чжун Су. Arnetminer: добыча и майнинг академических социальных сетей. В материалах 14-й международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (SIGKDD'2008)
  • Чи Ван, Цзявэй Хан , Юнтао Цзя, Цзе Тан , Дуэт Чжан, Иньтао Ю и Цзинъи Го. Отношения между советником по горному делу и консультантом из исследовательских издательских сетей. Материалы шестнадцатой Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных (SIGKDD'2010).
  • Цзе Тан , Цзимэн Сун, Чи Ван и Цзы Ян. Анализ социального влияния в крупномасштабных сетях. В материалах пятнадцатой Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных (SIGKDD'2009). С. 807–816.
  • Цзе Тан , Руомин Цзинь и Цзин Чжан. Подход к тематическому моделированию и его интеграция в структуру случайного блуждания для академического поиска. В материалах Международной конференции IEEE 2008 г. по интеллектуальному анализу данных (ICDM'2008). С. 1055–1060.
  • Цзе Тан , Лиминь Яо, Дуо Чжан и Цзин Чжан. Комбинированный подход к профилированию веб-пользователей. Транзакции ACM по обнаружению знаний из данных (TKDD), (том 5, № 1), статья 2 (декабрь 2010 г.), 44 страницы.
  • Ютао Чжан, Фаньцзинь Чжан, Пейран Яо и Цзе Тан . Устранение неоднозначности имен в AMiner: кластеризация, обслуживание и человек в цикле. В материалах Двадцать четвертой Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD'18). С. 1002-1011.