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AMiner：科学技術分析・マイニングプラットフォーム
AMiner：科学技術分析・マイニングプラットフォーム紹介
AMinerは、知識駆動型およびビッグデータ技術に基づく科学技術情報マイニングプラットフォームであり、研究者に包括的かつ正確な学術リソースと情報サービスを提供します。
私たちの注力ポイント：
分散ネットワークから情報を抽出し、各研究者に対するセマンティックベースのプロフィールを作成すること;
複数のソース（書誌データや研究者プロファイルなど）からの学術データを統合すること;
異種ネットワークを正確に検索すること;
構築された研究者ソーシャルネットワークを分析し、興味深いパターンを発見すること。
AMinerの主要な検索・分析機能：
プロフィール検索：
研究者の名前（例：Jie Tang）を入力すると、システムは情報抽出技術を用いて作成された研究者ベースのセマンティックプロフィールを返します。プロフィールページには、抽出・統合された情報として、連絡先情報、写真、引用統計、学術的業績の評価、（時系列での）研究関心、教育歴、個人のソーシャルグラフ、研究資金（現在は米国と中国のみ）、出版記録（引用情報を含み、論文は自動的に複数の異なる分野に分類されます）が含まれます。
専門家検索：
クエリ（例：データマイニング）を入力すると、システムは当該トピックの専門家を返します。さらに、システムは関連するトップ会議や評価の高い論文を推薦します。ランキングアルゴリズムにはVSMとACTの2種類があります。前者は従来の言語モデルに類似しており、後者は著者-会議-トピック（ACT）モデルに基づいています。ユーザーは検索結果にフィードバックを提供することもできます。
会議分析：会議名（例：KDD）を入力すると、システムは当該会議で最も活動的な研究者と上位にランクされた論文を返します。
コース検索：クエリ（例：データマイニング）を入力すると、システムはクエリに関連するコースを誰が担当しているかを案内します。
サブグラフ検索：クエリ（例：データマイニング）を入力すると、システムはクエリに関連するトピック（例：「データマイニング」「XMLデータ」「データマイニング/クエリ処理」「Webデータ/データベース設計」「Webマイニング」の5つのトピック）を提示し、関連する各トピックで発見された最も重要なサブグラフをその要約とともに表示します。
トピックブラウザー：
私たちの著者-会議-トピック（ACT）モデルに基づき、出版物から自動的に200のホットトピックを発見します。各トピックに対して、その意味を表すタグが自動的に割り当てられます。さらに、ブラウザーでは、最も活動的な研究者、関連する会議・論文が表示され、当該トピックの変遷トレンドが発見されます。
学術ランキング：
研究者の業績を評価するために8つの指標を定義しています。これらの指標には、「h指数」「引用数」「上昇傾向」「活動度」「長寿性」「多様性」「社交性」「ニューカマー」が含まれます。各指標について、異なる分野におけるランキングリストを出力します。例えば、「データマイニング」分野で引用数が最も多い研究者を検索することができます。
ユーザー管理：
ユーザーとして登録可能：
抽出されたプロフィール情報の修正;
検索結果へのフィードバック提供;
AMiner上の研究者のフォロー;
AMinerページの作成（会議・ワークショップの宣伝や学生の募集などに利用可能）
AMinerが研究者の文献検索を支援する主な方法：
ai論文のインテリジェント選別：AMinerはAI技術を活用し、ユーザーの研究関心と分野に基づいて関連する最新論文をインテリジェントに選別し、ユーザーが最新の学術研究と発展に確実に出会えるようにします。
広範なカバレッジ：ArXiv、さまざまな学術ジャーナルや会議論文などの広範な文献リソースをカバーし、ユーザーに包括的な学術的視点を提供します。
論文の簡潔な要約：AI技術が論文から重要な情報を抽出し、簡潔で正確な論文要約を生成することで、ユーザーが論文全体の読解に多くの時間を費やすことなく主要内容に迅速に把握できるようにします。
パーソナライズされた推薦：ユーザーは自身の研究関心や必要性に応じてプロンプトをカスタマイズでき、より個別化された論文推薦を得て、異なる研究のニーズを満たします。
柔軟な検索オプション：キーワード、著者、機関など柔軟な検索オプションを提供し、さまざまなユーザーのニーズに応えます。
情報プッシュ：論文情報をユーザーのメールやWeChatにプッシュする機能をサポートし、ユーザーはいつでも閲覧でき、個人のニーズに応じて情報プッシュをカスタマイズできます。
AMinerは、清華大学コンピュータサイエンス・技術学部の教授である唐杰氏が率いるチームによって開発された新世代の科学技術情報分析・マイニングプラットフォームです。AMinerプラットフォームは2006年の始動以来、世界中の研究者にとって重要なツールとなり、220以上の国と地域から延べ800万以上のユニークIPアクセスを集め、データダウンロード数は230万回に達し、年間アクセス数は1000万を超えています。AMinerの中核的価値は、3.31億件の論文情報、1.35億人の学者情報、11.22億件の論文引用関係、879万個の知識エンティティを含む強力なデータ基盤にあります。
