Statistical relationships between corresponding authorship, international co-authorship and citation impact of national research systems
本文对早期文献计量学研究中应用的三个科学指标之间的关系进行了统计分析，即基于相应作者的研究领导力，使用国际合著数据的国际合作，以及领域标准化引文影响。国家一级的指标摘自SCImago研究小组根据Elsevier's Scopus索引的出版物记录创建的SIR数据库。作者和基于引用的指标之间的关系被认为是复杂的，因为它反映了一个国家的科学发展阶段和数据库的覆盖政策。此外，人们应该区分真正的领导效应和纯粹的统计效应，因为分数计算。建议在机构一级进行进一步分析，并进行定性验证研究。
2020-06-05 cs.DL
Metrics to Detect Small-Scale and Large-Scale Citation Orchestration
本研究提出三个指标（引用与h指数平方比、解释50%引用的作者数、超50篇合著论文的合著者数）以检测小规模和大规模引用编排，并基于Scopus数据探讨其分布与阈值。
2025-06-24 cs.DL
Graph Analysis of Citation and Co-authorship Networks of Egyptian Authors
该研究利用 Semantic Scholar 数据与 Networkx 构建埃及机构作者的引文及合著网络，通过清洗数据和中心性分析识别高影响力出版物，为学术评估与决策提供支持。
2024-12-19 cs.DL
OC-AND: A Citation-Enriched Benchmark for Author Name Disambiguation
University of Bologna（博洛尼亚大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
针对现有作者名消歧基准多源自封闭环境的问题，本文构建了开放且丰富引用信息的OC-AND基准数据集，保留WhoIsWho真值结构，引入开放环境特征，支持更贴近实际的AND方法评估与相关研究。
2026-10-12 cs.DL
On Good and Bad Intentions behind Anomalous Citation Patterns among Journals in Computer Sciences
科学期刊是大多数作者的重要出版选择。在知名期刊上发表论文对作者的录用和晋升起着决定性的作用。在过去的十年中，引用压力对所有科学实体来说比以往任何时候都更加完整。不道德的出版实践已经开始操纵广泛使用的绩效指标，如期刊的“影响因子”和作者的基于引用的指数。这威胁到科学质量的完整性，并剥夺了合法作者及其真实出版物的应有声誉。在本文中，我们提取所有可能的异常引用模式之间的期刊从计算机科学书目数据集，其中包含2,500多种期刊。除了过度的自引外，我们主要集中在发现两种或多种期刊之间的几种模式，如双向互引、链、三角形、网格、卡特尔关系。在宏观层面上，我们的动机是通过建模期刊如何通过引用相互作用来理解这些模式的本质。在微观层面上，我们区分这些模式背后可能的意图（好的或坏的）。我们看到这种模式是否长期或在任何特定的时间段内普遍存在。对于非正常的引文行为，我们研究了期刊影响因子在时间基础上突然膨胀的本质，这种膨胀可能是由于在这种封闭模式的相互作用中增加了无关和多余的引文而发生的。我们还研究了可能的影响，如突然增加的论文计数，由于存在的自指论文或重复的手稿，作者自引，作者合著网络，作者编辑网络，出版社等整个研究是做质疑现有的文献计量学的可靠性，因此，这是一个迫切需要削减其使用或重新定义它们。
2018-07-27 cs.DL
An approach to the author citation potential: Measures of scientific performance which are invariant across scientific fields
引用潜力是被引用概率的度量。显然，科学、社会科学和人文科学领域之间的差异是不同的，因为跨学科的出版和引用行为存在系统性差异。过去，引用潜力是在期刊层面上研究的，考虑到已建立的期刊组的平均引用数量（例如，皇冠指标是基于Web of Science数据库中的期刊主题类别）。本文从三个不同的研究维度对作者的科学研究进行了描述：产出（期刊论文）、影响（期刊引用）和参考（文献来源）。然后，我们提出了不同的措施的基础上，这些方面的比例为作者的引用潜力。从CSIC研究中心（西班牙）随机挑选的四个学科领域的120名高产作者的实证应用表明，生产和影响维度之间的比率是对单个作者一级引用潜力的标准化衡量。此外，这一比率降低组间方差相对于组内方差的比例高于所分析的其他指标。此外，它与所使用的期刊影响力指标类型一致。这一结果的一个可能的应用是在跨学科机构的选拔和晋升过程中，因为它允许根据作者的具体科学研究进行比较。
2014-10-08 cs.DL
Categorizing Influential Authors Using Penalty Areas
h指数的概念已经被提出来，以方便地评估一个研究人员的性能与一个单一的二维数字。然而，通过仅使用这个单一的数字，我们丢失了关于作者出版物列表中每篇文章的引用数量分布的重要信息。具有相同h指数的两个作者可能具有完全不同的每篇文章被引次数分布。一个人可能在引用曲线上有一个很长的“尾巴”，也就是说，他可能发表了大量的文章，但没有得到相对较多的引用。另一位研究者可能有一个短尾巴，即他几乎所有的出版物都得到了相对大量的引用。在这篇文章中，我们研究了作者的引文曲线，并定义了出现在这条曲线上的一些区域。这些领域用于从定量和定性的角度进一步评估作者的研究绩效。我们称这些区域为“惩罚”区域，因为它们越大，作者的表现就越受惩罚。此外，我们使用这些领域来建立新的指标，旨在将研究人员分为两个不同的类别：“有影响力的”与“大规模生产者”。
2013-09-01 cs.DL
Evolution of interdependent co-authorship and citation networks
对书目数据的研究表明，引文网络的增长与其相应的合著网络之间存在很强的相关性。我们探讨了1970年至2013年美国物理学会期刊上印度作者发表的论文的引用和合著网络之间的相互依赖关系。我们以两种方式记录每对可能的作者之间的交互：第一，通过跟踪他们交换的引用的变化，第二，通过跟踪合著网络中作者之间的最短路径。我们为分析期间的每年创建这些数据。我们使用概率的方法来量化引文和最短路径之间的相关性，以及对引文合作作者系统的动态的影响。我们发现，作者对谁有一个共同作者的距离$d \leq 3$显着影响对方的引文，但这种影响迅速下降，为更长的距离在共同作者网络。与$d=1$的对之间的引文交换在第一次合著事件时表现出突然增加，此后衰减，表明合作中的老化效应。这表明合著网络的动态似乎正在推动引文网络的动态，而不是相反。此外，大多数作者收到的大部分引文是由于当前或过去的共同作者的相互引用。我们的结论是，为了回答科学合作的性质和动力学的问题，有必要同时研究合著和引文网络。
2019-08-31 cs.DL physics.soc-ph
Authorship-contribution normalized Sh-index and citations are better research output indicators
针对传统文献计量指标无法体现个人贡献差异的问题，研究团队开发了可集成Google Scholar的开源工具GScholarLens，提出按作者角色加权的Sh指数，还新增撤稿检测功能，为学术评估提供更贴合实际贡献的开源框架。
2025-09-04 cs.DL
A Single Journal Study : Malaysian Journal of Computer Science
单期刊的研究进行了审查，并在研究中使用的措施突出显示。本文采用以下定量方法对《马来西亚计算机科学杂志》发表的272篇论文进行了研究：（1）1985 - 2007年该杂志的论文生产率;（2）利用作者生产率的洛特卡定律、核心作者的识别和排序，对观察到的和预期的作者生产率进行了检验;（3）按作者来源国和所属机构划分的作者身份、合著模式;（4）研究的主题领域;（5）引用资源的引文分析以及引文的年代和半衰期;引用的期刊和测试的地带性分布使用布拉德福德的期刊分散的法律;网络引用的程度;和（6）引用收到的文章发表在MJCS和影响因子的期刊的基础上从谷歌学术，作者和期刊自引的水平获得的信息。
2013-01-23 cs.DL
Thirty-Two Years of IEEE VIS: Authors, Fields of Study and Citations
IEEE VIS会议（VIS）最近将自己重新命名为一个统一的会议，并正式将自己定位于数据科学学科。在这一运动的推动下，我们调查了（1）谁为VIS做出了贡献，以及（2）VIS在科学界的地位。我们根据OpenAlex和IEEE Xplore等来源收集的数据，对过去32年中3，240篇VIS出版物的作者和研究领域进行了研究。我们还检查了引用论文的引用流（即，VIS中引用的那些）到VIS，以及从VIS到引用论文（即，引用VIS）。我们发现，VIS已变得越来越受欢迎和协作。出版物、独特作者和参与国家的数量一直在稳步增长。无论是跨国合作，还是教育和非教育机构之间的合作，即“跨类型合作”，都在增加。美国的主导地位正在下降，中国作者现在是VIS的重要组成部分。在作者所属类型方面，VIS越来越多地由来自大学的作者主导。我们发现，VIS研究的主题、灵感和影响是有限的，例如（1）VIS及其参考和引用的论文主要属于计算机科学领域，（2）引文主要在计算机科学的同一组子领域之间流动。我们的引文分析表明，获奖的VIS论文有更高的引用。交互式可视化、复制数据、源代码和补充材料可在https://32vis.hongtaoh.com和https://osf.io/zkvjm上获得。
2022-08-07 cs.DL
Are self-citations a normal feature of knowledge accumulation?
科学是一种累积性的活动，它可以通过引用的行为来表现自己。引文也是研究评价的核心，从而激励研究人员引用自己的工作。本文使用一个包含超过6300万篇文章和5100万名已消除歧义的作者的数据集，考察了自引和自指在学术交流景观中的相对重要性，它们与作者年龄和性别的关系，以及它们对各种研究评估指标的影响。结果表明，自我引用和自我参考在整个研究人员的职业生涯中朝着不同的方向发展，男性和老年研究人员更有可能自我引用。虽然自引平均对作者的引用率有小到中等的影响，但它们高度夸大了一部分研究人员的引用。通过比较被引和引用论文的摘要来评估不同类型引文的相关性，结果表明自引比其他类型的引文更相似，因此更相关。然而，自我参考更多的研究人员倾向于包括不太相关的引文。文章最后讨论了自引在学术交流中的作用。
2023-03-05 cs.DL
Co-citation and Co-authorship Networks of Statisticians
我们收集并清理了大量关于统计出版物的数据集。该数据集由统计学、概率学和机器学习领域36种代表性期刊上发表的83，331篇论文的合著关系和引文关系组成，跨越41年。该数据集使我们能够构建许多不同的网络，并激发了一些研究问题的研究模式和趋势，研究的影响，和网络拓扑结构的统计社区。在本文中，我们集中在（i）使用引文关系来估计作者的研究兴趣，（ii）使用合著者关系来研究网络拓扑结构。使用我们构建的共同引文网络，我们发现了一个“统计三角形”，让人想起统计哲学三角形（Efron，1998）。我们提出了新的方法来构建统计学家的“研究地图”，以及“研究轨迹”为一个给定的作者可视化他/她的研究兴趣演变。使用我们构建的合著网络，我们发现了一个多层社区树，并产生一个Sankey图，以可视化作者在不同子区域的迁移。我们还提出了几个新的指标的研究多样性的个人作者。我们发现，“贝叶斯”，“生物统计学”和“非参数”是统计学的三个主要领域。我们还确定了15个子领域，每个子领域都可以被视为主要领域的加权平均值，并确定了共同作者社区形成的几个根本原因。我们还发现，统计学家的研究兴趣在我们研究的41年时间窗口中发生了显著变化：一些领域（例如，生物统计学、高维数据分析等）变得越来越受欢迎
2022-04-24 cs.DL
Sentiment-aware Enhancements of PageRank-based Citation Metric, Impact Factor, and H-index for Ranking the Authors of Scholarly Articles
针对现有基于频次的作者引用指标默认引用为中性情感的局限，研究提出对PageRank类引用指标、影响因子及H指数进行情感感知增强，以更准确反映同行对作者学术成果的评价。
2024-03-13 cs.CY cs.DL
Self-citation and its impact on research evaluation: Literature review. Part I
本文对自引对科研评价影响的研究进行了综述。我们介绍了自引及其变体的广义定义：作者，机构，国家，期刊，学科，出版商自引。给出了基本自引测度的计算公式，即自引数和自引率。作者，机构，国家和期刊自引的世界文献进行了更详细的研究。目前的自引的作用和影响的观点进行了汇编和分析。研究发现：（1）自引过多是病态的，自引的缺失是病态的;（2）自引对大型科研单位的影响不大，但对个体研究者的分析可能是关键的;（c）文献计量学成绩低的单位自引的比例一般较高，而顶尖科学家，机构，期刊的大部分引用来自外部。本文还讨论了文献计量工具和数据库如何应对自引可能带来的操纵挑战，以及它们如何校正由它们计算的文献计量指标。本文的第一部分介绍了自引的基本术语和定义，以及讨论和研究最多的自引类型，即作者自引。该论文由RFBR资助，项目编号为20-111-50209
2021-09-19 cs.DL
Empirical Patterns in Google Scholar Citation Counts
学术影响力可以使用作者的引用总数作为实际价值的替代来衡量，但这种衡量标准在不同学科之间的适用性不同。每种出版物被引用次数的细节现在在网络上有更详细的映射，揭示了某些经验模式。本文探讨了这些模式，使用来自谷歌学术的引文数据的一些作者。
2014-01-08 cs.DL
National, disciplinary and temporal variations in the extent to which articles with more authors have more impact: Evidence from a geometric field normalised citation indicator
研究中合作的重要性被广泛接受，因为作者越多的文章往往被引用越多。然而，尽管之前的研究已经调查了合作的明显优势是否因国家，学科和共同作者的数量而异，但本研究引入了一种更细粒度的方法来识别差异：几何平均标准化引文评分（gMNC）。基于对200万篇期刊文章的学科、年份和国家之间的比较，文章的平均引用影响随着作者人数的增加而增加，即使排除国际合作。这种明显的合作优势因学科和国家而异，并随着时间的推移而略有变化。然而，与趋势相反，在俄罗斯，独唱文章更具影响力。在所考察的四个广泛学科中，合作与艺术和人文学科的影响力有着最强的联系。虽然国际比较受到作者所属国系统数据的限制，但新指标是迄今为止最精确的，可以提供统计证据而不是估计数。
2015-11-23 cs.DL
ResearchGate and Google Scholar: How much do they differ in publications, citations and different metrics and why?
ResearchGate在很短的时间内成为科学家和研究人员的热门专业网络。与Google Scholar类似，ResearchGate索引使用自动抓取算法，从各种来源提取有关学术文章的书目数据，引文和其他信息。然而，人们注意到，这两个平台经常显示相同机构、期刊和作者的不同出版物和引文数据。因此，本文试图分析和测量两个平台的高被引作者的大数据集的出版物计数，引文和不同的指标的差异。结果表明，两个平台中相同作者的出版物数量和引用量存在显著差异，其中Google Scholar在绝大多数情况下的数量更高。两个平台计算的不同指标的值也不同，显示出不同程度的相关性。两个平台的报道政策、标引错误、作者归属机制和应对掠夺性出版的策略可能是造成差异的主要原因。
2022-01-28 cs.DL
Recency predicts bursts in the evolution of author citations
Indiana University Network Science Institute（印第安纳大学网络科学研究所）；Center for Complex Networks and Systems Research（复杂网络与系统研究中心）；Luddy School of Informatics, Computing and Engineering（勒迪信息学、计算与工程学院）；Institute of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学研究所）
科学论文的引用过程已经被广泛研究。但是，尽管作者积累的引文是其论文引文的总和，但将引文积累的动态从论文转化为作者水平并不简单。在这里，我们进行了系统的研究，作者引文的演变，特别是他们的突发动态。我们发现了作者最近积累的引用数量与他们未来收到的引用数量之间存在相关性的经验证据。使用一个简单的模型，其中作者收到新引用的概率仅取决于在过去12-24个月内收集的引用数量，我们能够重现作者在几十年内的引用和爆发大小分布。
2019-11-27 cs.CL cs.DL physics.soc-ph
The relationship between the number of authors of a publication, its citations and the impact factor of the publishing journal: Evidence from Italy
经验证据表明，共同撰写的出版物具有更高的知名度和影响力。目前工作的目的是测试意大利出版物的存在类似的相关性。我们还验证了这种相关性是否不同：i）按主题类别和宏观领域; ii）按文档类型; iii）随着时间的推移。结果证实了世界级的证据，显示出在几乎所有学科类别中，随着合著者数量的增加，出版物的可引用性呈一致和显著的线性增长。这种影响在社会科学和艺术与人文科学领域比在科学领域更显着，这一发现在仔细审查以前的研究时并不明显。此外，我们的研究结果部分否定了作者数量与期刊声誉之间的正相关关系，如其影响因子所衡量的那样。
2018-10-31 cs.DL
Do females create higher impact research? Scopus citations and Mendeley readers for articles from five countries
在科学领域的参与方面存在着已知的性别不平衡，从女性在护理领域占主导地位到男性在数学领域占主导地位。目前尚不清楚是否也存在引用不平衡，有些人声称男性作者的研究往往被引用更多。然而，以前没有研究大规模评估学术研究读者的性别差异。作为回应，本文评估了学术出版物的平均引用和/或Mendeley读者是否存在性别差异。从2018年中期开始，对2014年发表的文章的Scopus引文和Mendeley读者进行了字段标准化，调查了来自印度，西班牙，土耳其，英国和美国的第一作者的文章，涉及多达251个领域，至少有50名男性和女性作者。虽然女性撰写的研究在土耳其（-4.0%）和印度（-3.6%）被引用较少，但在西班牙（0.4%），英国（0.4%）和美国（0.2%）被引用略多。女性撰写的研究在印度的读者较少（-1.1%），但在西班牙（1.4%），土耳其（1.1%），英国（2.7%）和美国（3.0%）更多。因此，虽然在科学体系成熟的国家，引用影响方面的实际性别差异可能很小，但女性读者的影响更大，这表明女性撰写的研究有更广泛的受众。结果表明，从性别分析的结论取决于字段归一化方法。因此，必须做出关于使用哪种标准化的理论上知情的决定。结果还表明，算术平均值为基础的字段归一化是有利的男性。
2018-08-09 cs.DL
Formation of subject area and the co-authors network by sounding of Google Scholar Citations service
提出的方法是通过探测内容网络来形成学科领域模型和合著者网络。本文提出了Google学术引文服务中标签与作者匹配网络的概念。文中所描述的模型是针对物理光学领域建立的，它可以应用于其他领域。提出的定义科学领域和作者之间的联系的方式描绘了合作的机会和跨学科的多功能性。
2016-05-07 cs.DL cs.SI
Distinguishing True Influence from Hyperprolificity with Citation Distance
Business School, Sichuan University（四川大学商学院）；School of Economics and Management, Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学经济管理学院）
本文提出x指数，通过引用距离衡量学术影响，改进了传统指标对高产作者的偏袒，更公平地反映学术成就。
2026-02-12 cs.DL
Author-level metrics in the new academic profile platforms: The online behaviour of the Bibliometrics community
新的基于网络的学术交流平台不仅使研究人员能够更好地宣传他们的学术成果，使其比以往任何时候都更加引人注目，而且还提供了广泛的指标，以帮助作者更好地了解他们的工作正在产生的影响。这项研究有三个目标：a）分析特定科学界（文献计量学，科学计量学，信息计量学，网络计量学和altmetrics）对一些最流行的平台（Google Scholar Citations，ResearcherID，ResearchGate，Mendeley和Twitter）的吸收; b）比较每个平台可用的指标; c）确定所有这些新指标的含义。为了做到这一点，我们提取了这些平台中关于811位作者（文献计量学研究人员，他们的公开资料在谷歌学术引文中被发现）的样本数据。共分析了31个指标。结果显示，大量被分析的研究人员仅在Google Scholar Citations（159）或仅在Google Scholar Citations和ResearchGate（142）中有个人资料。最后，我们发现了两种在线影响的度量。首先，与连接性（追随者）相关的指标，其次，与学术影响力相关的所有指标。这第二组可以进一步分为使用指标（读取，查看）和引用指标。结果表明，Google Scholar Citations是提供更全面的引文相关数据的来源，而Twitter在连接性相关指标方面表现突出。
2018-04-16 cs.DL
Scientific works citation analysis
讨论了科学计量学参数组织的几个问题。提出了两种新的科技著作引文分析指标。它们根据发表活动对个人作者和科学团体提供更详细和可靠的科学意义评估
2014-02-14 cs.DL
Joint Modeling of Topics, Citations, and Topical Authority in Academic Corpora
KAIST（韩国科学技术院）；Australian National University（澳大利亚国立大学）
许多科学进步都源于以前发表的发现，但在浩瀚的科学出版物中搜索是很困难的。我们经常依靠学术权威的指标来寻找杰出的作者，但这些权威指数并没有根据研究主题区分权威。我们提出了潜在的主题权威索引（LTAI），共同建模的主题，引文和主题权威的学术论文语料库。与以前的模型相比，LTAI在两个主要方面有所不同。首先，它明确地模拟了引文的生成过程，而不是将引文视为给定的。其次，它根据被引论文的主题以及被引论文来建模每个作者对论文被引的影响。我们适合LTAI四个学术语料库：CORA，Arxiv Physics，PNAS和Citeseer。我们比较了LTAI对各种基线的性能，从潜在的Dirichlet分配开始，到更高级的模型，包括作者链接主题模型和动态作者引用主题模型。结果表明，LTAI在预测出版物的单词、引文和作者时，比其他类似模型的准确率有所提高。
2017-06-02 cs.CL cs.DL cs.SI
The Demise of Single-Authored Publications in Computer Science: A Citation Network Analysis
在这项研究中，我分析了DBLP书目数据库，以研究1940年至2019年之间计算机科学文献中单作者出版物的作用。我通过计算多年来单作者出版物的人口比例，引文统计和PageRank分数来检查人口统计和接收情况。自1940年代以来，人口比例和接待人数都在不断下降。单一作者出版物的总体下降趋势在质量上与其他科学学科中观察到的趋势一致，尽管这种下降比自然科学晚了几十年。此外，我分析了单作者出版物的范围和数量，使用页面长度和引用计数作为出版物范围的一阶近似值。虽然这两个指标平均显示出与引用计数的正相关性，但与其他出版物相比，单作者论文的页数或引用计数没有显着差异，这表明存在其他影响单作者出版物引用的因素。
2020-01-02 cs.CY cs.DL
A Comparison of On-Line Computer Science Citation Databases
本文分析了两个联机计算机科学引文数据库DBLP和CiteSeer的异同。DBLP中的数据库条目是手动插入的，而CiteSeer条目是通过Web的抓取和用户提交的自动处理自动获得的。CiteSeer的自主引文数据库可以被认为是一种自我选择的在线调查。重要的是要了解这些数据库的局限性，特别是当引用信息被用来评估作者，机构和资助机构的表现。我们发现，CiteSeer数据库包含相当少的单作者论文。这种偏差可以通过具有直观解释的指数过程来建模。该模型使我们能够预测，DBLP数据库涵盖了大约24%的整个计算机科学的文献。CiteSeer对低引用论文也有偏见。尽管它们的差异，这两个数据库表现出类似的和显着不同的引文分布相比，以前的分析物理社区。在这两个数据库中，我们还观察到每篇论文的作者数量随着时间的推移而增加。
2007-03-09 cs.DL
Collaboration Effect by Co-Authorship on Academic Citation and Social Attention of Research
学术引用和社会关注衡量研究成果影响力的不同维度。这两个指标相互之间并不相关，它们受到许多因素的影响。这些因素包括研究领域、访问类型和合著。在这项研究中，增加的影响，由于共同作者在科学文章按研究领域和访问类型分类，进行了量化。为此，分析了2018年发表的244，880篇研究论文到2021年积累的引文和社会关注度。数据来源是Dimensions.ai，研究单位是经济学、历史和考古学以及数学方面的研究文章。作为主要结果，小部分文章获得了大部分的引用和大部分的社会关注。总的来说，随着合著者人数的增加，引文和社会关注度都在增加。因此，共同作者的数量越多，在学术文章中被引用和在社交媒体上被提及的概率就越大。合作在引用和社会关注方面的优势与出版物的访问类型无关。此外，虽然与一个额外的合著者的合作在引用和社会关注方面通常是积极的，但这些积极影响随着合著者人数的增加而减少。
2022-06-15 cs.DL stat.AP
Evaluating the Accuracy of the Labeling System in Web of Science for the Sustainable Development Goals
本研究通过与Bergon方法对比，系统评估了Web of Science中SDGs标签系统的准确性，发现15%的主题与分配SDGs相关性低，并指出部分主题代表性不足，强调持续改进的必要性。
2024-08-30 cs.DL
Medical articles in questionable journals are less impactful than those in non-questionable journals but still extensively cited
问题期刊的一个关键特征是缺乏对文章的充分同行评审。因此，质量未知的内容可能会被不知情的从业者利用，或者被纳入同行评审的研究，从而变得合法化。因此，有必要检查可疑期刊文章的引用模式，以了解可疑期刊研究的影响和范围。类似的研究往往侧重于来自低收入和中等收入国家的作者。因此，本研究调查了德国作者在可疑期刊上的研究概况和影响。可疑的期刊是通过将期刊与德国机构的作者的文章进行匹配来确定的，从Dimensions到Cabell的Predatory Reports。从Dimensions中提取这些文章的元数据和非可疑期刊中文章的比较样本，并比较两组之间的3年引文、自引、未引用率、共同撰写和引用国家的概况以及作者的机构类型。2010-2020年，德国作者在88种有问题的期刊上发表了近600篇文章。四分之三的人在医学和健康科学领域。在有问题的期刊上发表的医学文章比在无问题的期刊上发表的类似文章的引用次数要少得多。然而，有问题期刊上的文章仍然被1,736种主要是无问题期刊广泛引用。自我引用仅占这些引文的12%。来自非大学医疗机构的作者在可疑期刊的文章中占比过高。系统层面的变革是必要的，以消除有问题的期刊，并将高质量的研究转移到信誉良好的场所。
2022-10-27 cs.DL
Labeling Case Similarity based on Co-Citation of Legal Articles in Judgment Documents with Empirical Dispute-Based Evaluation
National Chengchi University（国立政治大学）
针对法律推荐系统标注数据集有限的问题，提出利用法律条文共引建立案例相似性并实现算法标注，结合微调文本嵌入模型和BiLSTM模块评估，推动了法律文件自动标注技术发展。
2025-04-29 cs.AI cs.CL cs.DL
Citations in Software Engineering -- Paper-related, Journal-related, and Author-related Factors
许多因素会影响论文的引用次数。引文在研究政策和衡量研究和研究人员的卓越性方面发挥着重要作用。这项工作是在软件工程（SE）的第一项研究，以评估多种因素影响的引用次数SE文件。我们使用（a）负二项回归和（b）分位数回归来研究论文的算术平均值和中位数预期引用。我们的数据集包括1970年至2018年期间在16种主要SE期刊上发表的所有25，113篇论文。研究结果表明，论文发表地点、作者团队被引次数、论文长度、参考文献数量和参考文献的近度是影响科技论文被引次数的主要因素。从我们的实证研究结果中，我们提出了几个启示和建议，以获得更高的引用他们的论文，这是除了进行高质量的技术研究，例如（1）瞄准高知名度的场地，（2）建立一个高质量的作者团队与高引用过去的论文，（3）以内容全面的高质量工作为目标（因此论文长度和参考文献列表更长）。
2019-08-13 cs.DL cs.SE
Publication productivity and citation analysis of the Medical Journal of Malaysia: 2004 - 2008
我们分析了2004年至2008年期间发表在马来西亚医学杂志上的580篇文章（仅限原创文章），文章引用的资源以及引用和影响。我们的目的是检查文章和作者的生产力，使用的参考文献的年龄和期刊的影响。发表数据来自MyAIS数据库，Google Scholar提供了引文数据。从分析的580篇文献来看，投稿者主要来自医院、大学和诊所。外国作者的贡献很低。引用的参考文献的使用寿命为3至11年。ISI得出的MJM影响因子范围为0.378至0.616。期刊自引率低。在580篇抽样文章中，76.8%的文章在5年内至少被引用过一次，总出版物与引文的比例为1：2.6。
2013-01-23 cs.DL
A comparative analysis of local network similarity measurements: application to author citation networks
了解论文和作者引用的演变对于设计可以促进和加速科学发现的研究政策和评估标准至关重要。近年来，许多关于科学演化的研究都是在科学领域的涌现科学的背景下进行的。虽然许多研究探讨了引文网络中的链接问题，但只有少数研究分析了作者引文网络中链接预测的时间性质。在这项研究中，我们比较了10个著名的本地网络相似性测量的性能，以预测未来的链接在作者引文网络。与传统的链接预测方法不同，预测链接的时间性质与我们的方法相关。我们的分析揭示了有趣的结果。Jaccard系数被认为是最相关的测量。相反，优先附件测量显示出最差的性能。我们还发现，本地测量的扩展到他们的加权版本并没有显着提高预测引用的性能。最后，我们还发现，一个神经网络的方法总结的信息，从所有10个考虑的相似性测量是不能够提供最高的预测性能。
2021-03-25 cs.DL cs.SI
Gender Gap in Natural Language Processing Research: Disparities in Authorship and Citations
National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会）
性别之间在作者和引用方面的差异不仅对弱势性别，而且对整个研究领域都可能产生重大不利影响。衡量性别差距是解决这些问题的关键一步。在这项工作中，我们研究了女性第一作者的百分比和引用他们的论文在自然语言处理（1965年至2019年）。我们使用现有的手动策划的作者-性别列表以及与性别密切相关的名字来确定聚合级统计数据。我们发现，只有大约29%的第一作者是女性，只有大约25%的最后作者是女性。值得注意的是，这一比例自2000年代中期以来没有改善。我们还表明，平均而言，女性第一作者被引用的次数少于男性第一作者，即使在控制经验和研究领域的情况下。最后，我们讨论了自动人口统计分析中涉及的伦理问题。
2020-09-03 cs.CL cs.DL
Citation network applications in a scientific co-authorship recommender system
Sberbank（俄罗斯联邦储蓄银行）；National University of Science and Technology “MISIS”（国立研究型技术大学莫斯科钢铁合金学院）
在科学合作领域，共同作者的选择问题可能是一个令人生畏的问题。在本文中，我们提出了一个新的管道，有效地利用引文数据的链接预测任务的合著网络。特别是，我们探讨了基于不同图的数据聚合策略的推荐系统的功能。由于图神经网络证明了它们在与推荐系统相关的广泛任务上的效率，因此我们利用它们作为预测科学界潜在合作的相关方法。
2021-11-22 cs.DL cs.LG
Characteristics of LIS Research Articles Affecting Their Citation Impact
本文分析了2015年31本国际LIS期刊论文的引文影响，发现作者学科组成与引用得分显著相关，尤其在信息检索和科学交流领域，LIS与计算机科学联合的引用得分显著更高，创新在于联合分析内容、作者组成和影响。
2023-04-10 cs.DL cs.SI
Reinforcing Prestige: Journal Citation Biases in Astronomy
Universidade do Porto（波尔图大学）；Alikhanian National Science Laboratory（阿里哈尼扬国家科学实验室）
研究分析了2000-2025年间发表的255,000篇天文学论文，发现跨学科期刊被引用次数远高于其发表量，而专业期刊则相对较少，作者在同期刊发表文章会增强该期刊的引用率，这一现象仍需关注。
2026-03-26 cs.DL
Academic collaboration rates and citation associations vary substantially between countries and fields
研究合作是由政府和研究资助者推动的，但如果合作的相对普遍性和优点在国际上有所不同，可能需要不同的国家和学科的战略来促进它。本研究比较了10个国家的团队规模和领域标准化引用的影响，在所有27个Scopus广泛的领域，在Scopus 2008 - 2012年索引的最期刊文章。结果显示，团队规模因学科和国家而异，日本（4.2）每篇文章的作者比英国（2.5）多三分之二。在中国，独立作者很少（4%），但在英国很常见（27%）。虽然在几乎所有国家和领域，团队规模的增加都与更高的引文影响力相关，但这种关联在中国比其他地方要弱得多。引用影响力和合作之间的关联也存在领域差异。例如，在商业、管理和会计类别中，较大的团队规模似乎与更大的研究影响力无关，而在中国和印度，单独作者与更高的引用影响力有关。总体而言，在研究人员合作的程度以及合作与更高引用影响力的程度方面存在着重大的国际和领域差异。
2019-10-02 cs.DL
Manipulating Google Scholar Citations and Google Scholar Metrics: simple, easy and tempting
Google Scholar Citations和Google Scholar Citations的推出可能会引发研究评估领域的一场革命，因为它将每个研究人员都可以使用允许文献计量的工具。为了提醒研究界，人们可以多么容易地操纵谷歌产品提供的数据和文献计量指标，我们提出了一个实验，在这个实验中，我们通过创建引用他们的文件的虚假文件来操纵一个研究小组的谷歌引文配置文件，因此，他们发表的期刊修改了他们的H指数。为此，我们创建了六个由假冒作者撰写的文档，并将其上传到格拉纳达大学域下的研究人员的个人网站。实验结果表明，在129篇论文中增加了774次引文（每篇论文6次引文），提高了作者和期刊的H指数。我们分析了这种做法可能对Google Scholar Citations和Google Scholar Citations造成的恶意影响。最后，我们总结了几个审议这些弊端可能产生的影响和缺乏控制工具，这些工具提供
2013-02-21 cs.DL
Citation Count Analysis for Papers with Preprints
我们探讨了在arXiv上预发表的论文获得更多引用的程度，试图更清晰地描绘与预发表相关的公平问题。论文的引用计数是使用负二项广义线性模型（GLM）估计的，同时观察一个二元变量，该变量表明该论文是否已预先发表。我们控制作者影响力（通过作者在论文写作时的h指数），发表地点和论文在arXiv上可用的总时间。我们的分析只包括最终在顶级CS会议上被接受发表的论文，并且在接受通知之前或之后发布在arXiv上。我们观察到，在被接受之前提交给arXiv的论文，与之后提交的论文相比，在接下来的一年中平均有65%的引用。我们注意到这一发现不是因果关系，并讨论可能的下一步。
2018-05-14 cs.DL
A small world of citations? The influence of collaboration networks on citation practices
本文探讨作者的接近度，他们引用的共同作者网络中使用的分离度，基本上是使用协作网络，以扩大自我引用的概念。虽然直接自引（包括引用和被引用论文的共同作者）的比例在自然科学（10%的引用）和社会科学（20%）的时间和专业之间相对恒定，但对于共同作者网络成员的作者的引用却不能这么说。随着时间的推移，领域和趋势之间的差异不仅在于定义协作网络的大规模拓扑结构的合著程度，而且还在于给定学科内的引用实践，通过定义在协作网络内给定距离处引用的倾向来计算。总的来说，除了直接的自我引用外，几乎没有倾向于引用合作网络中附近的人。通过分析这些社会参考，我们的本地合作网络的科学领域内的知识生产的社会资本的特征。这些结果对大多数类型的引文分析常见的偏见的长期争论，以及对过去50年来跨科学学科的引文实践的理解具有影响。此外，我们的研究结果具有重要的实际意义的可用性的“手臂的距离”的专家评审的赠款申请和手稿。
2011-07-27 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Analysis of effects to scientific impact indicators based on the coevolution of coauthorship and citation networks
本研究通过优先连接构建合著与引文联合网络，模拟论文发表与引用过程，分析参数对期刊影响因子和h指数的影响，发现参考文献数、论文寿命、团队规模和新作者概率等参数可显著改变指标，且易被操纵，强调持续改进指标的必要性。
2024-04-19 cs.DL
Research Citations Building Trust in Wikipedia
该研究通过跨出版商的作者调查，探究学者对维基百科研究引用的态度，发现整体态度积极，但不同内容类型和学科间存在差异，为相关后续研究奠定基础。
2024-09-18 cs.DL
Modeling the coevolution between citations and coauthorships in scientific papers
科学研究中的合作和引用同时增长，并动态地相互作用。对它们之间的共同进化进行建模有助于研究许多只有通过结合引用和合著数据才能接近的现象。提出了协同进化的几何图，其机制以几何方式综合表达了作者与论文的交互影响。该模型针对2007-2015年期间在PNAS上发表的论文数据集进行了验证。验证表明，有能力再现的引用和合著数据相结合，分别观察到的一系列功能。特别地，在作者人均引文量的经验分布中，存在两个极限，分别表现为广义泊松分布和幂律分布。我们的模型成功地再现了分布的形状，并提供了一个解释的形状出现通过作者的决定。该模型还捕捉了作者论文数量、引用次数和合作者数量之间的实证正相关关系。
2017-09-28 cs.DL physics.soc-ph
Exploring the dynamics of external and self-citations and their role in shaping scientific impact
本文基于DBLP和Scopus数据研究优先连接规则在引文分布中的作用，发现约70%外部引用遵循PAR而自引用仅20%，并揭示PAR随作者可引用性增强且自引用会影响h指数。
2025-09-19 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
When a Paper Has 1000 Authors: Rethinking Citation Metrics in the Era of LLMs
针对大语言模型论文作者众多导致传统引用指标失效的问题，提出SBCI指数，通过平衡大小规模论文贡献，更稳健地识别杰出研究者。
2025-08-08 cs.DL cs.IR
Beyond Content: How Author Network Centrality Drives Citation Disparities in Top AI Conferences
School of Management, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学管理学院）；School of Statistics and Mathematics, Yunnan University of Finance and Economics（云南财经大学统计与数学学院）；School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（西北工业大学人工智能与光学电子学院）
本研究发现作者网络中心性显著影响引用差异，提出HCTCD指标并验证其在预测引用中的有效性，挑战传统评估范式。
2025-12-26 cs.DL cs.SI
Depth and Breadth of Research Area Coverage and Its Impact on Publication Citation: An Analysis of Bibliometric Papers
本研究通过文献计量分析发现，研究领域覆盖的深度与广度显著影响论文被引用，高影响力论文引用和吸引更广泛领域，拓宽知识流动，建议作者广泛引用高影响力文献。
2023-11-12 cs.DL
Measuring the evaluation and impact of scientific works and their authors
讨论了已发表的科学著作及其作者的评价和影响问题。指出了引文在这一过程中的作用。在这方面，不同的文献计量指标进行了审查，并给出了新的文献计量指标的生成方法。不同的情况下，如自引，作者人数，时间依赖性和出版类型，对科学论文的评价和影响的影响。从这一角度考察了著作引文及其内容的影响。本文还关注了现代文献计量学所不涵盖的隐含引文，但这些引文往往反映在同行评议中。本文介绍了引文的网络模拟和网络资源在评价作者成就方面的新的可能性。
2014-05-20 cs.DL physics.soc-ph
Citation distribution of individual scientist: approximations of stretch exponential distribution with power law tails
一个多参数家庭的拉伸指数分布与各种幂律尾部的介绍，并充分描述的经验分布的科学引文的个人作者。四参数族的特征在于指数部分的归一化系数，幂律渐近部分的幂指数，以及上述两部分之间的过渡系数。研究了科学家个人的论文在这些论文的引用上的分布。科学家是通过三个范围内的总引用次数选择的：102-103，103-104和104-105总引用次数。我们在ISI Web of Knowledge中为物理学家研究这些间隔。仅考虑1980年以后开始发表科学论文的科学家。研究发现，当作者被引次数越少时，拉伸指数中的幂系数越小，而当作者被引次数越多时，拉伸指数中的幂系数越小。同时，大被引作者的尾部权力系数下降。一个可能的解释拉伸指数分布的起源为个别作者的引用。
2016-05-12 cs.DL physics.soc-ph
Confirmation Bias and the Open Access Advantage: Some Methodological Suggestions for the Davis Citation Study
Davis（2008）分析了2004-2007年11种生物医学期刊的引文。15%的作者付费使其成为开放获取（OA）。结果是一个显着的OA引用优势，但一个小的（21%）。作者推断，OA优势每年都在缩小，但数据显示相反。需要进一步分析：（1）不仅需要考虑作者选择（付费）OA，还需要考虑免费OA自存档，而不是将其视为非OA。(2)需要报告和考虑每个期刊每年OA文章的比例。(3)需要考虑期刊影响因子和OA优势文章“引用括号”大小之间的关系。(4)影响力最大、样本量最大的期刊PNAS的样本量受到限制，并被排除在一些分析之外。需要完整的PNAS数据集。(5)OA和时间之间的相互作用，2004-2007年，是基于2008年6月的总累计引文计数的回顾性数据。引用的文章和引用的文章的日期都需要考虑。作者认为作者自我选择偏见是观察到的OA优势的主要原因，但本研究没有测试这一点或任何其他潜在的因果因素。作者认为，支付OA是不值得的成本，每额外的引用。但是随着OA的自我存档，OA和额外的引用都是免费的。
2008-08-26 cs.DB cs.DL
Men Set Their Own Cites High: Gender and Self-citation across Fields and over Time
自引在学术出版物中有多普遍，这种做法是否因性别而异？使用新方法和学术数据库JSTOR中1779年至2011年发表的150万篇研究论文的数据集，作者发现近10%的参考文献是论文作者的自引。研究结果还显示，在1779年至2011年期间，男性引用自己的论文的次数比女性多56%。在过去20年的数据中，男性自我引用的次数比女性多70%。女性完全不引用自己以前的工作的可能性也比男性高出10个百分点。虽然这些模式可能是由于男性和女性作者发表的论文数量的差异，而不是性别特定的自引行为模式，但自引率的性别差距在过去50年中保持稳定，尽管女性在学术界的代表性有所增加。作者按学术领域和作者数量分解了自引模式，并对这些观察结果背后的潜在机制进行了评论。这些发现对学术知名度和学术生涯中的累积优势具有重要意义。
2017-12-12 cs.DL physics.soc-ph
