AMiner: платформа анализа и интеллектуального анализа в области науки и технологий 102

AMiner — это платформа для интеллектуального анализа научно-технической информации, основанная на знание-ориентированных технологиях и технологиях больших данных. AMiner предоставляет исследователям комплексные и точные академические ресурсы и информационные услуги.

Мы специализируемся на:

• создании семантически-ориентированного профиля для каждого исследователя путём извлечения информации из распределённых сетей;

• интеграции академических данных из множества источников (например, библиографических данных и профилей исследователей);

• точном поиске в гетерогенных сетях;

• анализе и выявлении интересных закономерностей в построенной социальной сети исследователей.

Основные функции поиска и анализа в AMiner:

Поиск по профилям:

Введите имя исследователя (например, Jie Tang), и система вернёт созданный с помощью технологий извлечения информации семантический профиль исследователя. На странице профиля представлена извлечённая и интегрированная информация, включая: контактные данные, фотографию, статистику цитирования, оценку академических достижений, (временные) исследовательские интересы, образование, персональный социальный граф, исследовательские гранты (в настоящее время только в США и Китае) и публикации (включая информацию о цитировании, с автоматическим распределением статей по нескольким предметным областям).

Поиск экспертов:

Введите запрос (например, интеллектуальный анализ данных), и система вернёт экспертов по данной теме. Кроме того, система порекомендует ведущие конференции по данной теме и наиболее рейтинговые статьи. Существуют два алгоритма ранжирования: VSM и ACT. Первый похож на традиционную языковую модель, второй основан на нашей модели «Автор–Конференция–Тема» (ACT). Пользователи также могут оставлять отзывы о результатах поиска.

• Анализ конференций: введите название конференции (например, KDD), и система покажет, кто из исследователей был наиболее активным на данной конференции, а также наиболее рейтинговые статьи.

• Поиск курсов: введите запрос (например, интеллектуальный анализ данных), и система сообщит, кто преподаёт курсы, связанные с вашим запросом.

• Поиск подграфов: введите запрос (например, интеллектуальный анализ данных), и система сначала покажет, какие темы связаны с вашим запросом (например, пять связанных тем: «интеллектуальный анализ данных», «XML-данные», «интеллектуальный анализ данных/обработка запросов», «Web-данные/проектирование баз данных», «Web-майнинг»), а затем отобразит наиболее важные подграфы, обнаруженные по каждой связанной теме, вместе с кратким изложением подграфов.

Обозреватель тем:

На основе нашей модели «Автор–Конференция–Тема» (ACT) мы автоматически обнаруживаем 200 актуальных тем из публикаций. Для каждой темы мы автоматически присваиваем метку, отражающую её смысл. Кроме того, обозреватель демонстрирует наиболее активных исследователей, наиболее релевантные конференции/статьи и выявляет тенденции развития данной темы.

Академические рейтинги:

Мы определили 8 критериев для оценки достижений исследователей. Эти критерии включают «h-индекс», «цитирование», «восходящий тренд», «активность», «долголетие», «разнообразие», «социальные связи», «новая звезда». По каждому критерию мы выводим рейтинговые списки по различным предметным областям. Например, можно узнать, кто имеет наибольшее количество цитирований в области «интеллектуального анализа данных».

Управление пользователями:

• возможность регистрации в качестве пользователя;

• изменение извлечённой информации профиля;

• предоставление обратной связи о результатах поиска;

• подписка на исследователей в AMiner;

• создание страницы в AMiner (может использоваться для продвижения конференций/семинаров или привлечения студентов)

Основные способы, которыми AMiner помогает исследователям в поиске литературы:

ai-интеллектуальный подбор статей: AMiner использует технологии ИИ для интеллектуального подбора релевантных новейших статей в соответствии с исследовательскими интересами и предметной областью пользователя, обеспечивая доступ к самым последним академическим исследованиям и разработкам.

Широкое покрытие: платформа охватывает обширные литературные ресурсы, включая ArXiv, различные академические журналы и материалы конференций, предоставляя пользователям всесторонний академический обзор.

Краткое изложение статей: технологии ИИ извлекают ключевую информацию из статей и формируют краткое и точное резюме, позволяя быстро понять основное содержание статьи без необходимости тратить много времени на чтение полного текста.

Персональные рекомендации: пользователи могут настраивать подсказки в соответствии со своими исследовательскими интересами и потребностями, получая более персонализированные рекомендации статей для удовлетворения различных исследовательских задач.

Гибкие параметры поиска: предоставляются гибкие параметры поиска, включая ключевые слова, авторов, организации и другие, для удовлетворения потребностей различных пользователей.

Информационные уведомления: поддерживается отправка информации о статьях на электронную почту или в WeChat пользователя, что позволяет просматривать её в любое время и настраивать информационные уведомления в соответствии с индивидуальными потребностями.

AMiner — это платформа нового поколения для интеллектуального анализа и научно-технической аналитики, разработанная командой под руководством профессора кафедры компьютерных наук и технологий Университета Цинхуа Тан Цзе (Tang Jie). С момента запуска в 2006 году платформа AMiner стала важным инструментом для исследователей по всему миру, привлекая более 8 миллионов уникальных IP-посетителей из 220 стран и регионов, с объёмом загрузок данных в 2,3 миллиона раз и годовым числом посещений, превышающим 10 миллионов. Основная ценность AMiner заключается в её мощной базе данных, включающей информацию о 331 миллионе статей, данные о 135 миллионах учёных, 1,122 миллиарда связей между статьями по цитированию, а также 8,79 миллиона сущностей знаний.