理学论文参考文献的学术影响力预测模型

在计算机科学及相关领域，针对理学论文参考文献的学术影响力预测，已涌现出多种模型与方法，这些模型主要围绕论文特征提取、影响力预测算法以及评估指标展开，以下是一些典型的学术影响力预测模型及其分析：

基于合作模式的学术影响力预测模型（SIP）

• 模型概述：该模型采用自动编码器（Stacked Autoencoder），通过提取学者的个人属性和网络属性等合作模式特征，利用自动编码器算法学习模型参数来进行学术影响力预测。

• 技术可行性：

• 数据获取：模型基于学术合作网络提取特征，数据来源广泛，如DBLP学术数据等，易于获取。

• 算法实现：自动编码器作为深度学习中的一种无监督学习算法，技术成熟，易于实现。

• 性能评估：在DBLP学术数据上的评估结果表明，与传统的机器学习算法对比，该模型在平均绝对误差、均方根误差和皮尔逊相关系数等指标上表现较好，证明了深度学习在学术影响力预测中的性能。

基于学术网络的新论文影响力预测模型

• 模型概述：该模型将作者、论文作为节点，以作者与作者的合作关系、论文与论文之间的引用关系以及作者与论文之间的从属关系作为边，构建学术网络。通过引入动态主题模型学习主题概率分布，结合PageRank算法计算论文潜在影响力，并利用因式分解机模型联合分析各类特征对新论文影响力预测的影响。

• 技术可行性：

• 数据获取：模型所需数据包括作者信息、论文信息以及它们之间的关系，这些数据可以从学术数据库（如ACM电子图书馆）中获取。

• 算法实现：动态主题模型、PageRank算法以及因式分解机模型均为成熟的算法，易于实现和应用。

• 性能评估：实验结果表明，该模型能够有效预测新论文的影响力，并验证了其有效性。

基于回归模型的学术论文与学术期刊影响力预测模型

• 模型概述：该模型通过提取与论文、作者和出版地有关的特征，使用回归模型（如多元线性回归、支持向量机等）预测论文的被引量或学术期刊的影响力。

• 技术可行性：

• 数据获取：模型所需数据包括论文的引用次数、作者信息、出版地信息等，这些数据可以从学术数据库或期刊网站中获取。

• 算法实现：回归模型是统计学和机器学习中常用的方法，技术成熟且易于实现。

• 性能评估：通过对比不同回归模型的预测效果，可以选择出最优的模型用于学术影响力预测。

基于大型语言模型（LLM）的论文影响力预测模型

• 模型概述：该模型利用大型语言模型（如LLaMA-3）根据文章的标题和摘要来预测其未来学术影响力。通过微调LLM并引导其生成与论文影响力相关的指标（如TNCSI_SP），实现论文影响力的预测。

• 技术可行性：

• 数据获取：模型所需数据仅为论文的标题和摘要，易于从学术数据库或期刊网站中获取。

• 算法实现：大型语言模型在自然语言处理领域表现出色，且已有研究证明了其在论文影响力预测中的有效性。

• 性能评估：实验结果表明，微调后的LLM可以准确发现潜在高影响力的论文（NDCG@20>0.9），证明了该模型的技术可行性。