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AMiner计算机科学知识搜索发现网

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网站简介:「AMiner」是一个研究者学术搜索类网站,能够为计算机科学相关领域的研究者提供更全面的领域知识和更具针对性的研究话题和合作者信息,为科研人员提供很好的信息获取和帮助。
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AMiner计算机科学知识搜索发现网

「AMiner」是一个研究者学术搜索类网站,能够为计算机科学相关领域的研究者提供更全面的领域知识和更具针对性的研究话题和合作者信息,为科研人员提供很好的信息获取和帮助。

Profile search: input a researcher name (e.g.,Jie Tang), the system will return the semantic-based profile created for the researcher using information extraction techniques. In the profile page, the extracted and integrated information include: contact information, photo, citation statistics, academic achievement evaluation, (temporal) research interest, educational history, personal social graph, research funding (currently only US and CN), and publication records (including citation information, and the papers are automatically assigned to several different domains).

Expert finding: input a query (e.g., data mining), the system will return experts on this topic. In addition, the system will suggest the top conference and the top ranked papers on this topic. There are two ranking algorithms, VSM and ACT. The former is similar to the conventional language model and the latter is based on our Author-Conference-Topic (ACT) model. Users can also provide feedbacks to the search results.

Conference analysis: input a conference name (e.g., KDD), the system returns who are the most active researchers on this conference, and the top-ranked papers.

Course search: input a query (e.g., data mining), the system will tell you who are teaching courses relevant to the query.

Sub-graph search: input a query (e.g., data mining), the system first tells you what topics are relevant to the query (e.g., five topics "Data mining", "XML Data", "Data Mining / Query Processing", "Web Data / Database design", "Web Mining" are relevant), and then display the most important sub-graph discovered on each relevant topic, augmented with a summary for the sub-graph.

Topic browser: based on our Author-Conference-Topic (ACT) model, we automatically discover 200 hot topics fro m the publications. For each topic, we automatically assign a label to represent its meanings. Furthermore, the browser presents the most active researchers, the most relevant conferences/papers, and the evolution trend of the topic is discovered.

Academic ranks: we define 8  measures  to evaluate the researcher's achievement. The  measures  include "h -index", "Citation", "Uptrend, "Activity", "Longevity", "Diversity, "Sociability", "New Star". For each measure, we output a ranking list in different domains. For example, one can search who have the highest citation number in the "data mining" domain.

User management: one can register as a user to: (1) modify the extracted profile information; (2) provide feedback on the search results; (3) follow researchers in AMiner; (4) create an AMiner page (which can be used to advertise confs/workshops, or recruit students).

中国工程科技知识中心(以下简称”知识中心”)是经国家批准建设的国家工程科技领域公益性、开放式的知识资源集成和服务平台建设项目,是国家信息化建设的重要组成部分。

知识中心建设以满足国家经济科技发展需要为总体目标,通过汇聚和整合我国工程科技相关领域的数据资源,以资源为基础、以技术为支撑、以专家为骨干、以需求为牵引,建立集中管理、分布运维的知识中心服务平台。

知识中心以为国家工程科技领域重大决策、重大工程科技活动、企业创新与人才培养提供信息支撑和知识服务为宗旨,最终建设成为国际先进、国内领先、具有广泛影响力的工程科技领域信息汇聚中心、数据挖掘中心和知识服务中心。


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1楼 AMiner计算机科学知识搜索发现网 [*.*.*.*] 发表于 2018/06/01/ 11:33:00
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