Comparing scientific and technological impact of biomedical research
传统上，学术论文从其他论文中获得的引用次数被用作其科学影响力的代理。然而，引用可以来自科学界以外的领域，其中一个例子是通过专利技术-论文可以被专利引用，从而产生技术影响。虽然论文的科学影响已经得到了广泛的研究，但在文献中对技术方面的了解仍然较少。在这里，我们的目标是通过对91.9万篇生物医学论文如何被美国专利和其他论文引用的比较研究来填补这一空白。我们观察到专利和论文的引用之间存在正相关关系，但无论是被引用最多的论文还是延迟识别最多的论文，这两个领域之间几乎没有重叠。我们还发现，这两种类型的引用表现出明显的时间变化，与专利引用落后于论文引用的中位数为6年的大多数论文。我们的工作有助于理解论文的技术影响。
2018-07-03 cs.DL physics.soc-ph
Early identification of important patents through network centrality
技术预测中最具挑战性的问题之一是尽早确定那些有可能导致我们社会发生根本变化的技术。在本文中，我们使用美国专利引文网络（1926-2010年），以测试我们的能力，早期识别一系列具有历史意义的专利，通过引文网络分析。我们表明，为了有效地发现这些专利后不久，他们被授予，我们需要超越原始引用计数，并考虑到引文网络拓扑结构和时间信息。特别是，一个年龄归一化的专利中心性的措施，称为重新缩放的PageRank，使我们能够识别显着的专利早于引用计数和PageRank得分。此外，我们发现，虽然高影响力专利倾向于以类似于科学论文的方式依赖于其他高影响力专利，但专利的引用动态明显慢于论文，这使得重要专利的早期识别比重要论文更具挑战性。
2017-10-25 cs.DL cs.IR cs.SI
PatSTEG: Modeling Formation Dynamics of Patent Citation Networks via The Semantic-Topological Evolutionary Graph
提出 PatSTEG 联合语义-拓扑演化图学习方法，建模专利引用网络形成动态，在 CNPat 和公开数据集上验证其优于现有方法。
2024-02-03 cs.DL cs.IR
Data-mining the Foundational Patents of Photovoltaic Materials: An application of Patent Citation Spectroscopy
我们将专利引用光谱（PCS）-最初作为参考出版年光谱学开发，用于研究科学文献中的里程碑和里程碑-应用于描述材料光伏技术的合作专利分类（CPC）的九个Y子类中的专利文献。在本研究中，我们扩展了常规，选择使用PatentsView的高级检索查询。基于检索到的专利所引用的专利的出版年的纵向分布的两个归一化，例程（在http：//www.leydesdorff.net/comins/pcs/index.html）提供了字符串中指定的主题的基础专利的最佳猜测。在九个案例中的五个案例中，我们发现了例程所指示的专利基本特征的确凿证据。
2018-04-10 cs.CY cs.DL
Identifying influential patents in citation networks using enhanced VoteRank centrality
这项研究提出了一种名为VoteRank的方法，由Zhang et al.（2016）创建，用于识别专利引文网络上的有影响力的节点。此外，提出了改进的VoteRank算法，扩展了Zhang等人的工作。这些新的算法包括一个减少的投票能力的节点所选择的扩频器的影响，如果节点远离扩频器。一种方法使用与距离扩展器的距离成线性关系的缩减因子，我们称之为VoteRank-LRed。另一种方法使用一个关于与扩展器的距离呈指数关系的缩减因子，我们称之为VoteRank-XRed。通过将这些方法应用于引文网络，我们能够证明VoteRank-LRed在测试的引文网络上比原始VoteRank更有效地选择影响力传播者。
2018-11-05 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Determinants of Patent Citations in Biotechnology: An Analysis of Patent Influence Across the Industrial and Organizational Boundaries
本文扩展了文献调查的关键驱动因素导致某些专利对随后的技术发展（发明）比其他的施加更强的影响。我们调查了六个关键决定因素，即（i）科学知识的使用，（ii）技术基础的广度，（iii）专利开发中的合作存在，（iv）权利要求的数量，（v）范围，（vi）新颖性，以及这些决定因素的影响如何变化，当专利的影响力--以专利收到的转发引用数衡量--在工业和组织边界内和跨工业和组织边界进行区分。我们对1976年至2003年授予293家美国生物技术公司的5671项专利进行了实证分析。结果表明，专利影响力的决定因素的贡献不同的领域，确定的产业和组织的边界。例如，研究结果表明，科学知识的使用对专利在生物技术产业之外的影响力产生了负面影响，而对专利的使用则有助于使专利与受让人随后的技术发展更加相关。此外，专利的范围越广，该专利从随后的非生物技术专利中获得的引用次数就越多。当考虑到专利对授予专利受让人以外的其他组织的发明的影响时，这种关系是倒U形的。最后，专利的新颖性是倒U型的，它与专利对跨越产业和组织边界的后续发明的影响有关。
2014-03-09 cs.DL
Your Tribe Decides Your Vibe: Analyzing Local Popularity in the US Patent Citation Network
在许多网络中，顶点的入度是其受欢迎程度的度量。过去的研究把网络作为一个整体来研究。在美国专利引文网络（USPCN）中，专利被分为类别和子类别。一个自然的问题出现了：专利如何从各种（子）类别中聚集其受欢迎程度？我们分析局部入度分布来回答这个问题。同一类别内专利的引用（入度）表明其内部受欢迎程度，而跨类别引用表明其外部受欢迎程度。我们分析了USPCN层次结构中每个级别的内部和外部深度分布，以了解专利的内部和外部受欢迎程度如何在（子）类别之间变化。我们发现，所有（子）类别有本地偏好，决定内部和外部专利的流行。不同的专利在不同的群体中受欢迎：C1、C2和C3群体可能对C1中受欢迎的专利意见不一致。一般来说，专利受欢迎程度似乎是一个高度本地化的现象，子类别（甚至不是类别）决定自己的受欢迎专利独立于其他（子）类别。
2021-06-02 cs.DL cs.SI
Patent Citation Dynamics Modeling via Multi-Attention Recurrent Networks
Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院）
建模和预测专利的前向引用是发现新兴技术和衡量发明进步脉搏的中心任务。传统的方法预测这些前向引文投的时间点过程，依赖于先前收到的引文的条件强度的分析的问题。最近的方法模型的条件强度作为一个循环神经网络链捕捉记忆依赖，希望减少强度函数的参数形式的限制。对于专利引用的问题，我们观察到，预测专利的引用链不仅受益于专利的历史本身，而且还从与该专利相关的受让人和发明人的历史引用。在本文中，我们提出了一个序列到序列模型，采用注意力的注意力机制来捕捉这些多个时间序列的依赖关系。此外，该模型能够预测专利的下一次引用的时间戳和类别。在从USPTO收集的大型专利引文数据集上进行的大量实验表明，该模型在前向引文预测方面优于最先进的模型。
2019-05-22 cs.DL cs.LG stat.ML
Patent Citation Spectroscopy (PCS): Algorithmic retrieval of landmark patents
在生物医学研究和开发（R&D）中构建专利景观的一个重要组成部分是确定最具开创性的专利。然而，确定开创性的专利需要生物医学领域的主题专家。在这个简短的交流中，我们报告了一种分析方法和工具，专利引用光谱（PCS），用于快速识别用户指定的生物医学创新领域的里程碑式专利。PCS在大量专利中挖掘引用的参考文献，并提供对历史上最具影响力的先前工作的估计。PCS的功效在两个具有临床相关性的生物医学创新案例研究中显示：（1）RNA干扰和（2）胆固醇。PCS挖掘和分析了4，065篇与RNA干扰专利相关的引用文献，并正确识别了该技术的基础专利，这些专利由RNAi知识产权领域的专家独立报告。其次，PCS被应用于一系列广泛的专利处理胆固醇-案例研究选择，以反映更一般的，而不是专家，专利检索查询。PCS通过11，326篇引用的参考文献进行了挖掘，并确定了开创性的专利为立普妥，这是治疗高胆固醇的开创性药物，以及Repatha的两项专利。这些案例表明，PCS为识别生物医学创新和治疗领域的开创性专利提供了一种有用的方法。该交互式工具可在www.leydesdorff.net/pcs/上免费使用。
2017-10-14 cs.DL
Paper-Patent Citation Linkages as Early Signs for Predicting Delayed Recognized Knowledge: Macro and Micro Evidence
在这项研究中，我们调查了专利引用论文的程度可以作为预测科学知识延迟识别的早期迹象，使用与对照组，即，即时识别文件。我们确定了两组相反的文件的BCP措施，一个无参数的指标，用于识别文件被确认的延迟。我们提供了一个宏观（科学/自然论文数据集）和微观（从数据集中选择的一个案例）的证据，论文专利引用链接作为早期迹象，预测延迟认识的科学知识。看来，延迟识别的论文比即时识别论文显示出更强和更长的技术影响。我们提供的迹象表明，在最近几年的论文与延迟承认更经常和更早地唤醒专利，而不是科学论文（也称为“王子”）。我们还发现，专利引用似乎在避免即时识别论文趋于平稳或成为所谓的“昙花一现”方面发挥了重要作用，即，即时识别。此外，《睡美人》可能首先遭遇负面引用，然后是专利引用，最后得到广泛认可。与即时识别论文的两个重点领域（生物学和化学）相比，延迟识别论文在生物学，化学，心理学，地质学，材料科学和物理学中的分布相当均匀。我们发现了几对“科学沉睡”--“技术[...]。我们建议在进一步的研究中，通过使用引用延迟分析，专利和NPL分析和引用上下文分析来发现潜在的提前和变革性研究。
2020-01-20 cs.DL
The Nexus of Open Science and Innovation: Insights from Patent Citations
本文利用Marx 2023数据库和OpenAlex数据，分析专利引用中开放获取出版物的使用情况，发现各学科中OA出版物在专利引用中更为普遍，尤其在生物学和医学领域。
2024-02-14 cs.DL
Community Detection and Growth Potential Prediction Using the Stochastic Block Model and the Long Short-term Memory from Patent Citation Networks
专利文献评分对技术管理非常有用。然而，传统的方法是基于静态模型，因此，不反映技术集群的专利的增长潜力。因为即使专利集群没有增长的希望，我们也认识到，如果PageRank或其他排名得分很高，那么专利就很重要。因此，有必要开展引文网络聚类和未来引文预测。本研究利用随机块模型对专利引文网络进行聚类分析，目的是使企业管理者和投资者能够评估技术的规模和生存周期。结果表明，嵌套SBM适用于专利引文网络的图聚类。此外，当通过使用LSTM预测每个集群的增长潜力时，获得了高MAPE值，并且方向准确度达到了大于50%的值。
2019-04-23 cs.DL cs.IR
Linking Science and Industry: Influence of Scientific Research on Technological Innovation through Patent Citations
本研究分析六大领域11.7万余篇论文，揭示出版年份、开放获取状态等因素对专利引用的影响，发现开放获取论文被专利引用概率更高，资金增加等因素有负面影响，为科学与产业融合提供参考。
2025-02-20 cs.DL stat.AP
Breaking Out of the Ivory Tower: A Large-scale Analysis of Patent Citations to HCI Research
人机交互研究对产业有何影响？虽然不可能跟踪所有的研究影响路径，但越来越多的关于转化研究影响测量的文献提供了专利引用，作为行业如何识别和利用其发明中的研究的一种衡量标准。在本文中，我们进行了一项大规模的测量研究，主要是70，000专利引用到首要的人机交互研究场所，跟踪在过去30年中，人机交互研究如何在美国专利中被引用。我们观察到，来自这些场馆的20.1%的论文，包括UIST的60- 80%的论文和SIGCHI赞助场馆的更广泛数据集中的13%的论文，被专利引用-远远高于科学整体（9.7%）和NLP（11%）的主要场馆。然而，专利和论文引用之间的时间间隔很长（10.5年），而且越来越长，这表明HCI研究和实践可能无法有效地联系起来。
2023-01-31 cs.CY cs.DL cs.HC
Predicting Patent Citations to measure Economic Impact of Scholarly Research
Northern Illinois University（北伊利诺伊大学）
资助研究和开发的一个关键目标一直是促进经济发展。在此基础上，发表了一系列研究报告，目的是确定经济影响的确切构成以及如何准确衡量这种影响。许多指标被用来衡量经济影响，但没有一个指标被广泛采用。基于从Altmetric收集的专利数据，我们使用几种分类模型通过各种社交媒体功能预测专利引用。引用研究论文的专利意味着它在其领域的直接应用潜力。这些预测可供研究人员在申请专利时确定其工作的实际应用。
2019-06-07 cs.DL cs.LG econ.GN
Sleeping Beauties Cited in Patents: Is there also a Dormitory of Inventions?
《科学中的睡美人》（A Sleeping Beauty in Science）是一本出版物，它在很长一段时间内都没有被注意到（沉睡），然后，几乎是突然间，它吸引了大量的注意力（被一位王子唤醒）。在我们前面的研究中，我们发现大约一半的睡美人是面向应用的，因此是潜在的睡眠创新。在本文中，我们调查了一个新的主题：专利中引用的睡美人。这样，我们就可以探索一个发明宿舍的存在。我们发现，专利引用可能发生在觉醒之前或之后，睡眠的深度，即，睡眠期间的引用率，并不能预测睡美人以后的科学或技术影响。发明人-作者自引只发生在少数被专利引用的睡美人中，但其他类型的发明人-作者链接发生得更频繁。我们通过测量整个科学文献中与精确定义的主题以及睡美人在睡眠时间期间和之后的更广泛的研究主题相关的论文数量的时间依赖性演变来分析它们是否处理新主题。我们通过分析第一组引用睡美人的论文来关注觉醒。接下来，我们创建主题相关的概念图和引用论文的时间紧接着觉醒后的一段时间和最近的时期。最后，我们对《睡美人》的被引和被引关系进行了广泛的评价。我们发现，可调共引分析是一个强大的工具，发现王子和其他重要的应用导向的工作直接相关的睡美人，例如论文作者谁引用睡美人在专利的发明人，以及在他们的科学论文。
2016-04-19 cs.DL physics.soc-ph
Two tales of science technology linkage: Patent in-text versus front-page references
关于科学对技术发展有多大用处，人们经常争论不休，但我们对什么样的科学对技术更有用知之甚少。本文通过探索专利的价值（通过专利前瞻性引用和股票市场对专利发布的反应来衡量）如何取决于它所建立的科学论文的特征，特别是基础性，跨学科性，新颖性和科学引用，填补了文献中的这一空白。使用33，337个USPTO生物技术实用专利及其860，879篇对Web of Science期刊文章的文本引用的数据集，我们发现（1）引用科学论文数量的积极影响，（2）基本性的倒U形效应，（3）跨学科性的影响不显著，（4）新颖性的不连续和非线性效应，（5）科学引文对专利市场价值有正向影响，但对专利引文的影响不显著。此外，当它们是中等基础的，较少跨学科的，不太新颖的，并且被引用的次数较多时，文本中引用的论文有更高的机会被列在同一专利的头版上。因此，使用首页引用产生的结果与使用文本中引用的结果有很大不同。
2021-03-16 cs.CY cs.DL
Beyond Citations: Comparing Scholarly, Policy, and Patent Impact Across the FT50 Journals
VTT Technical Research Centre of Finland Ltd（芬兰技术研究中心有限公司）；LUT University（拉彭兰塔理工大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
通过分析53种FT50期刊在学术引用、政策采纳和专利引用三个维度的表现，发现期刊影响力存在显著异质性，单一引用排名与多维排名仅中度相关，近半数期刊在纳入政策和专利指标后四分位变化。
2026-06-17 cs.CY cs.DL
Discoverability matters: Open access models and the translation of science into patents
Sorbonne Université, CNRS, Groupe d’Étude des Méthodes de l’Analyse Sociologique de la Sorbonne, GEMASS（索邦大学，法国国家科学研究中心，索邦大学社会学分析方法研究组）；School of Information Resources Management, Renmin University of China（中国人民大学信息资源管理学院）；École de bibliothéconomie et des sciences de l’information, Université de Montréal（蒙特利尔大学图书馆学与信息科学学院）；Centre interuniversitaire de recherche sur la science et la technologie (CIRST), Université du Québec à Montréal（魁北克大学蒙特利尔分校，跨大学科学技术研究中心）
本文研究不同科学出版模式如何影响专利引用的科学出版物选择及其与专利技术的认知匹配，发现开放获取模式对创新的影响不仅取决于访问性，还取决于出版模式在信息基础设施中的嵌入情况。
2026-03-30 cs.DL
Case study to approaches to finding patterns in citation networks
使用多种方法对包括LED专利及其元数据网络的数据集进行分析，以回答有关该领域的问题。我们感兴趣的是找到元数据和网络结构之间的关系;例如，网络中的中心专利是由大公司还是小公司生产的？我们首先探索网络的结构，没有任何元数据，应用已知的技术在引文分析和一个简单的聚类方案。然后将这些技术与元数据分析相结合，得出关于数据集的初步结论。
2014-05-22 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
An analysis of the evolution of science-technology linkage in biomedicine
证明公共研究的实用价值一直是科学政策的一个重要课题。在这里，我们提出了一个详细的研究，生命科学相关的专利和生物医学研究之间的引用联系的演变超过37年的时间。我们的分析依赖于一个新创建的数据集，该数据集系统地将数百万非专利参考文献与生物医学论文联系起来。我们发现，各技术部门之间的科学联系数量悬殊，其中生物技术和药物专利占主导地位，长期以来这种联系呈指数增长，每2.9年翻一番。多年来，美国一直是被引用科学的最大生产国，获得了近一半的引用。超过一半的引用来自大学。我们使用一个新的论文级指标来量化一篇论文在多大程度上是基础研究还是临床医学。我们发现，被引用的论文很可能是基础研究，但与FDA批准的药物相关的专利中引用的论文中有很大一部分是临床研究。美国国立卫生研究院仍然是引用科学的重要资助者。对于大多数公司来说，其专利中超过一半的引用是由公共研究撰写的。总的来说，这些结果表明公共科学与私营部门的发明持续存在联系。
2020-06-05 cs.CY cs.DL physics.soc-ph
Does Environmental Economics lead to patentable research?
本研究通过对专利文献中的期刊论文引用模式的研究，探讨社会科学和人文科学的学术研究对技术创新的影响。具体来说，我们专注于引用期刊从环境经济学领域的专利包括在美国专利数据库（USPTO）。三十年的专利已经导致了一小部分期刊文章（85）被引用的环境经济学领域。虽然这条衡量学术研究如何通过其在刺激技术进步中的作用得到验证的途径可能相当有限（基于第一次探索），但它仍然可能为进一步研究指出一个有价值和有趣的主题。
2019-05-07 cs.DL econ.GN q-fin.EC
Interdisciplinarity Revealed by Transitive Reduction of Citation Networks
该研究提出通过引用网络传递约简后的引用损失量判断文献跨学科性的假设，结合人工模型与三类引用数据、聚类方法验证，在多数案例中得到支持，为跨学科文献识别提供了新思路。
2025-08-04 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
The role of preprints in open science: Accelerating knowledge transfer from science to technology
本研究通过分析2013-2021年bioRxiv预印本的专利引用，揭示了预印本在加速科学向技术知识转移中的关键作用，证实开放科学政策能促进创新效率与质量。
2025-06-26 cs.DL physics.soc-ph
Time and Citation Networks
引文网络产生于许多不同的社会系统，如学术界（通过发表论文）、商业界（通过专利）和法律界（通过法律判决）。引文代表着信息的传递，因此研究引文网络的结构将有助于我们理解知识是如何传递的。引文网络与其他网络的区别在于时间;文档只能引用较早的文档。我们建议，现有的网络措施没有考虑到时间的强烈限制。我们将用两种类型的因果意识分析来说明我们的方法。我们将我们的方法应用于由arXiv上的学术论文形成的引文网络、美国专利和美国最高法院的判决。我们表明，我们的工具可以揭示，引文网络，这似乎有非常相似的结构，由标准的网络措施，原来有显着不同的属性。我们解释我们的结果表明，许多文献中的参考书目没有直接相关的工作，我们可以提供一个简单的指标的重要引用。我们建议我们的方法可以突出对跨学科研究更感兴趣的论文。我们还量化了不同领域研究方向多样性的差异。
2015-07-06 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
The disruption index suffers from citation inflation and is confounded by shifts in scholarly citation practice
University of California, Merced（加州大学默塞德分校）；Politecnico Milano（米兰理工大学）
本文揭示颠覆指数因引用膨胀和学术引用实践变化而系统性下降，通过数学推导和实验验证，发现颠覆性与团队规模的关系在特定条件下发生转变。
2024-06-21 cs.DL econ.EM physics.soc-ph
What is the dimension of citation space?
引文网络代表了代理人之间的信息流。它们在时间上受到约束，因此形成具有因果结构的有向无环图。在这里，我们提供了新的定量方法，以适应因果集方法的量子引力，考虑网络嵌入在闵可夫斯基时空和测量其尺寸使用Myrheim-Meyer和中点尺度估计的方法，以取代该结构。我们说明了这些方法的引用网络从arXiv，美国最高法院的判决，和专利，并发现，否则类似的引用网络有可测量的不同尺寸。我们认为，这些差异可以解释在引用行为的多样性或狭窄的水平。
2015-04-30 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Trends in Cuban research output: publications and patents
古巴的科学和技术以重要成就而闻名，特别是在人类保健和生物技术方面。在二十世纪下半叶，国家建立了一个科学机构系统，以处理和解决重大的经济、文化、社会和卫生问题。然而，过去30年来该岛面临的经济危机对古巴的科学研究产生了重大影响。除了投资减少外，数以千计的年轻和资深科学家移居其他国家对古巴的研究产出产生了重大影响。迄今为止，还没有关于这一期间古巴作者的科学出版物、引文或专利的系统分析。本文分析了古巴自1970年以来的科学生产，特别关注过去三十年（1990 - 2019年）。所有国家的指标都与其他国家进行了比较，重点是拉丁美洲的指标。初步结果显示，古巴科学出版物的增长率（两倍）低于几个拉丁美洲国家（平均五倍）。此外，自2014年以来，古巴科学出版物的年度数量正在减少。最后，分析表明，大多数引用指数较高的古巴年轻作者（1990-2019）都在国外工作。与本研究相关的所有数据和代码都是开放的，可以在GitHub（https：//github.com/ypriverol/cubascience）中找到。
2020-07-19 cs.DL
Transitive Reduction of Citation Networks
在许多复杂网络中，顶点是按时间顺序排列的，而边则表示因果关系。我们提出了分析这种有向无环图的方法，考虑到因果关系的约束，突出因果结构。我们使用由学术论文、专利和美国最高法院判决形成的引文网络来说明我们的方法。我们展示了传递性减少如何揭示不同领域引用实践的根本差异，它如何突出特别有趣的工作，以及它如何纠正文档的年龄对其引用计数的影响。最后，我们传递约简了具有相似度分布的引用网络的空模型，并展示了传递约简后度分布的差异，以说明此类模型缺乏因果结构。
2014-03-27 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Unbiased evaluation of ranking metrics reveals consistent performance in science and technology citation data
尽管越来越多地使用基于引用的指标进行研究评估，但我们还不知道哪些指标最能兑现其承诺，以衡量科学论文或专利的重要性。我们评估了17个基于网络的指标，通过它们在三个大型引文数据集中识别里程碑论文和专利的能力。我们发现，传统的信息检索评估指标的里程碑项目的年龄分布和年龄偏见的评估指标之间的相互作用的强烈影响。因此，这些指标的结果并不代表指标的排名能力。我们主张修改后的评估程序，明确惩罚有偏见的指标，并允许我们揭示指标的性能模式是一致的数据集。PageRank和LeaderRank被证明是表现最好的排名指标，当他们的年龄偏见被他们产生的分数的简单变换所抑制时，而其他流行的指标，包括引用计数，HITS和集体影响力，产生明显更差的排名结果。
2020-01-15 cs.DL cs.IR cs.SI
The disruption index is biased by citation inflation
University of California, Merced（加州大学默塞德分校）；Politecnico Milano（米兰理工大学）
本文揭示了引用膨胀导致破坏指数时间偏移的问题，指出引用网络结构变化使跨时间分析困难，提出三种批评方法和合成网络以测试其他指标的系统性偏差。
2023-06-02 cs.DL cs.SI econ.GN
Efficient Algorithms for Citation Network Analysis
本文提出了在引文网络中确定Hummon和Doreian弧权SPLC和SPNP的一种非常有效的、弧数线性的算法，并给出了这些权的一些理论性质。讨论了引文网络的非循环性问题。提出了一种基于弧权的重要子网识别方法，并以自组织映射（SOM）文献和美国专利的引文网络为例进行了验证。
2003-09-14 cs.DL cs.DM cs.DS
Unraveling the dynamics of growth, aging and inflation for citations to scientific articles from specific research fields
我们分析了美国物理学会期刊（PRA，PRB，PRC，PRD，PRE和PRL）的论文引文的时间演变。观察到的每种期刊上发表的论文数量随时间的变化被认为是由归一化引起的外源性可引用性变化。适当的通货膨胀调整的引用率被发现是可分离的偏好附件型增长内核和纯粹的过时相关（即，自出版以来作为时间的函数单调递减）老化函数。与不同期刊相关的增长内核和老化函数的经验提取参数的变化指向研究领域特定的引文强度和知识流的特征。与类似的结果的引用动力学的技术分类的专利队列的比较提供了更深入的了解信息传播的基本原则，引用行为所示。
2017-10-16 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Relationships between patenting trends and research activity for green energy technologies
绿色技术被全球社会视为创建可持续社会的一种手段和可持续发展的催化剂。它负责潜在减少生产废物以及减少碳足迹和二氧化碳排放。然而，随着绿色技术的日益普及，人们开始怀疑它们对解决环境挑战的贡献。本文重点介绍绿色技术中的三个生态创新领域：可再生能源、氢能和脱碳。我们的主要目标是分析出版活动与专利研究成果数量之间的关系，从而揭示科学成果的现实世界适用性。我们使用了几种文献计量学方法来分析全球出版物和专利活动，应用于Scopus引文数据库和欧洲专利局的专利数据库。我们的研究结果表明，在生态创新的所有三个领域的研究进展并不会自动导致专利数量的增加。我们提供了可能的原因，这种依赖性的基础上，在绿色创新领域的全球趋势的观察。
2022-10-18 cs.DL cs.IR stat.AP
Deep forecasting of translational impact in medical research
UCL Queen Square Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所）；NIHR University College London Hospitals Biomedical Research Centre（英国国家健康研究所伦敦大学学院医院生物医学研究中心）；Wellcome Data Labs, Wellcome Trust（惠康基金会数据实验室）；UCL Institute of Cardiovascular Sciences, University College London（伦敦大学学院心血管科学研究所）；Faculty of Life Sciences, University College London（伦敦大学学院生命科学学院）
生物医学研究的价值--每年1.7万亿美元的投资--最终取决于其下游的现实影响。目前，影响力的客观预测依赖于替代性的、还原性的传播指标，如论文引用率，其与现实世界翻译的关系仍然没有量化。在这里，我们试图确定未来现实世界翻译的相对可预测性-通过包含在专利，指南或政策文件中-从生物医学出版物的摘要级内容与引用和出版物元数据的复杂模型。我们开发了一套多尺度出版数据的代表性和判别性数学模型，使用Microsoft Academic Graph从1990年到2019年捕获的整个生物医学研究语料库，在主要生物医学领域提前量化样本外的预测性能，涵盖所有领域的4330万篇论文。我们发现，引用只有适度的预测翻译的影响，判断列入专利，指南，或政策文件。相比之下，出版物标题，摘要和元数据的高维模型表现出高保真度（AUROC > 0.9），跨时间和主题领域概括，并转移到识别诺贝尔奖获得者论文的任务。通过包含在专利，指南或政策文件中索引的论文的翻译影响可以预测-样本外和提前-从其摘要级内容的复杂模型中获得比出版元数据或引用度量模型更高的保真度。我们认为，基于内容的影响模型的性能优于传统的，基于引用的措施，并维持一个更强有力的证据为基础的要求翻译潜力的客观测量。
2021-10-17 cs.DL cs.LG
Is Europe Evolving Toward an Integrated Research Area?
一体化的欧洲研究区（ERA）是更具竞争力和开放的欧洲研发体系的关键组成部分。然而，欧盟特定的一体化政策，旨在克服与国家边界相关的创新障碍的影响还没有得到很好的理解。在这里，我们分析了1986-2010年25年间提交给欧洲专利局（EPO）的2.4 x 10^6项专利申请，以及ISI Web of Science的2.6 x 10^5项记录样本，以定量衡量边界在国际研发合作和流动中的作用。根据这些数据，我们为分析的每一年构建了五个不同的网络：（i）专利共同发明人网络，（ii）出版物共同作者网络，（iii）共同申请人专利网络，（iv）专利引用网络和（v）专利流动网络。我们使用网络科学和计量经济学的方法进行跨时间的比较分析，并在欧盟和非欧盟国家之间，以确定欧盟一体化政策产生的“待遇效应”。使用非欧盟国家作为对照组，我们提供的定量证据表明，尽管几十年来努力建立一个欧洲研究区，在专利和出版的全球趋势上几乎没有整合。这一分析提供了具体的证据，表明欧洲仍然是一个国家创新体系的集合体。
2013-02-13 cs.DL cs.SI physics.data-an
Hegemonic structure of basic, clinical and patented knowledge on Ebola research: a US army reductionist initiative
工作背景：在本文中，我们提出了一种方法来了解埃博拉病毒的基础，临床和专利知识是如何组织和相互交流的，以及什么样的主导因素可能会影响这种疾病的知识翻译过程的演变。方法学：结合引文网络分析、医学标题主题（MeSH）和基因本体（GO）术语分析以及专利和科学文献的定量内容分析，旨在绘制埃博拉研究组织图。结果：我们发现了六个假定的研究前沿（即高度相互关联的论文集群）。三个研究前沿是埃博拉病毒结构蛋白的基础研究：分别是糖蛋白、VP 40和VP 35。第四个研究前沿是关于发病机制的基础研究论文，这是埃博拉研究的组织枢纽。第五个研究前沿是以疫苗和糖蛋白为重点的临床前研究。最后，确定了与疾病暴发相关的临床流行病学研究前沿。专利家族的网络结构表明，占主导地位的设计是使用埃博拉病毒蛋白作为疫苗和其他免疫治疗的靶点。因此，专利网络组织类似于科学文献的组织。具体而言，关于埃博拉病毒的知识将从更高（临床流行病学）到中间（细胞-组织发病机制）再到更低（分子相互作用）的组织水平。结论：我们的研究结果表明，埃博拉研究的一个强有力的还原主义方法可能受到疾病的致命性的影响。另一方面，专利家族网络的所有权概况以及与美国陆军的主要研究关系表明，该军事机构大力参与埃博拉研究。
2016-04-12 cs.DL
Context Sensitive Article Ranking with Citation Context Analysis
在特定的上下文中很难发现重要的文章。基于全文检索的信息检索技术可能无法准确识别主要主题，并且无法提供有关文章重要性的指示。生成一个引文网络是找到最流行文章的好方法，但这种方法没有上下文意识。引用标记周围的文本通常是所引用文章的很好的摘要。因此，引文上下文分析提供了一个机会，利用群众的智慧，在上下文敏感的方式检测重要的文章。在这项工作中，我们分析引用上下文，以适当地为给定的主题排名的文章。该模型使用引文上下文，以创建一个有向和加权的引文网络的基础上的目标主题。如果引用上下文包含与目标主题相关的术语，则在两篇文章之间创建有向和加权边。然后，我们应用常见的排名算法，以便在这个新创建的网络中找到重要的文章。我们表明，这种方法成功地检测到一个很好的子集，最突出的文章在一个给定的主题。这种方法的最大贡献是，我们能够识别给定搜索词的重要文章，即使这些文章不包含该搜索词。此技术可用于其他链接文档，包括网页、法律文档和专利。
2016-04-26 cs.DL cs.IR cs.SI
Internal and External Impacts of Natural Language Processing Papers
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
本研究分析1979-2024年顶级NLP会议论文的引用，发现语言建模影响最广，而伦理等主题在政策文件中受关注但学术引用少，外部领域偏好各异。
2025-05-21 cs.CL cs.DL
Dynamic patterns of knowledge flows across technological domains: empirical results and link prediction
本研究旨在探讨跨技术领域知识溢出的结构与演化。具体而言，29个技术领域之间的知识流动的动态模式，衡量专利引用8个不同的时期，确定和链接预测的预测能力，在这些跨领域的专利网络的演变进行了测试。使用卡茨度量的预测的总体成功意味着，有一种趋势，主要是在一组以前链接的技术领域内产生更多的知识流。本研究通过描述动态技术网络中的结构变化和演化行为，并为预测未来技术知识流的出现提供基础，为创新研究做出了贡献。
2017-06-21 cs.CY cs.DL cs.SI
Generating Synthetic Citation Networks with Communities
Warsaw University of Technology（华沙理工大学）；Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所）
本文系统比较了生成近无环、具有真实社区结构的有向图生成器，提出通过反转边方向以打破循环并诱导引用流动，改进了度校正随机块模型性能，并引入了Citation Seeder算法。
2026-09-30 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Identification, Tracking and Impact: Understanding the trade secret of catchphrases
IIT Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；IIT Gandhinagar（印度理工学院甘地讷格尔分校）；Data61, CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织 Data61）；Cyber Security CRC（网络安全合作研究中心）；TCS Innovation Labs（塔塔咨询服务创新实验室）
理解产业创新的主题演变是一个具有挑战性的问题。随着专利文件形式的数字知识库的发展，了解组织的“口号”-创新秘密变得越来越可行。然而，搜索和理解这些巨大的文本信息是一个天然的瓶颈。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，用于从美国专利商标局多年来授予的专利摘要中提取流行语。我们提出的系统实现了实质性的改善，无论是在精度和召回率方面，对国家的最先进的技术。作为第二个目标，我们进行了广泛的实证研究，以了解不同组织的流行语的时间演变。我们还展示了如何在一个组织的专利中引入新的流行语的形式的整体创新演变与该组织提交的专利所收到的未来引用相关。我们的代码和数据集将很快被置于公共领域。
2020-07-20 cs.CL cs.DL cs.IR
How Can Journal Impact Factors be Normalized across Fields of Science? An Assessment in terms of Percentile Ranks and Fractional Counts
我们使用2010年科学引文索引（N = 3，705种期刊）的CD-ROM版本，研究（i）分数计数对影响因子（IF）的影响以及（ii）将倾斜的引文分布转换为100个单位和6个百分位数等级（前1%，前5%等）的分布。这些方法是否会导致期刊的领域标准化影响力？除了两年期的IF（IF 2），我们还考虑了五年期的IF（IF 5），这些IF各自的分子，以及总引用次数，以整数和分数计算。这些不同的指标进行了测试，对假设的分类期刊到11个广泛的领域由专利委员会/国家科学基金会提供统计显着的领域间的影响。使用分数计数，场间方差在IF 5的情况下减少了91.7%，在IF 2的情况下减少了79.2%。然而，引用计数的差异并没有受到分数计数的显著影响。这些结果与以前的研究一致，但分数计数的IF 5的较长的引用窗口可以导致跨领域的归一化的显着改善。
2012-06-18 cs.DL
Scrutinizing uncitedness of selective Indian physics and astronomy journals through the prism of some h-type indicators
有大量的学术文章年复一年地没有被引用，并且仍然超出了学术观众的无知之幕。这些被称为未引用的条目。现在的问题是，为什么一篇论文没有被引用？不能被引用的属性可以被称为未被引用。本文追溯了清晰性概念的简史，清晰性概念最早萌芽于1964年格尔森·雅各布斯的一篇题为《控制论、稳态和疾病模型》的文章。加菲尔德在1970年首次从科学计量学的角度解释了“未表达性”的概念。本文分析了12年（2009-2020年）时间跨度内12种受人尊敬的印度物理学和天文学期刊的出版情况。除未被引因子（UF）外，本文还介绍了其他三个指标，即年均引文量（CY）、h核心密度（HD）和时间归一化h指数（TH）。分析了UF、CY、HD和TH四个指标在期刊上的变化规律以及UF与其他三个指标的关系。通过观察这些指标的计算值，提出了七个假设，并采用F检验方法进行了检验。未被引论文的年平均变化率为67%。发现指示符CY在时间上是恒定的。指标HD在整个时间跨度内几乎是恒定的，而指标TH在所有期刊上几乎是恒定的。多年来，UF与CY和TH呈负相关，与TH呈正相关。除了少数在物理学和天文学方面享有盛誉的印度期刊外，大多数其他期刊都面临着未发表的情况。印度期刊在这一领域的出版量超过了全球期刊的12%，这表明缺乏流通和及时向相关受众进行研究交流。
2021-09-09 cs.DL
Viewing citation trend of Indian physics and astronomy research papers since 2005 through the lens of some new indicators
最近开发的指标引文摆动因子（CSF）的基础上的h-核心引文，超额引文和总引文定量测量这一扩散过程。根据基本定义，CSF的观测值或实验值为（dθ/dε），根据理论计算得出（-R3/he 2），其中R2、h2和e2分别表示总引文、h-核心引文和过量引文。后者表示CSF的预期值或理论值。本文计算了2005年至2020年印度部分期刊上发表的印度物理学研究成果的（dθ/dε），并将其与各自的理论值进行了比较。发现整个时间跨度的平均误差为2.26%，表明理论预期值和实际观察值之间非常接近。此外，本文还介绍了时间标准化总被引率（TC）、时间标准化未被引率（CU）和时间标准化总未被引率（TU）三个科学计量学指标。通过回归分析，找出了同一样本中这些指标的数值，并确定了它们的时间变化及其相互关系。
2021-09-11 cs.DL cs.IT math.IT
The Open Access Citation Advantage: Quality Advantage Or Quality Bias?
许多研究已经报道了开放获取（OA）自存档和引用计数之间的正相关性（“OA优势”，OAA）。但是，这种OAA的发生是因为（QB）作者更有可能自我选择性地自我存档更有可能被引用的文章（自我选择“质量偏差”：QB）吗？还是因为（QA）自存档的文章更容易被引用（“质量优势”：QA）？可能的答案是两者都有。三项研究[（i）Kurtz和同事在天体物理学领域，（ii）Moed在凝聚态物理学领域，（iii）Davis & Fromerth在数学领域]报告了OAA是由于QB [加上早期优势，EA，在出版前自我存档预印本，在（i）和（ii）中]而不是QA。然而，这三个字段（1）比大多数其他字段具有较少的印后访问问题，并且（i）和（ii）也恰好是少数（2）大量使用出版前预印本的字段之一。Chawki Hajjem现在分析了基于来自多个领域的10万多篇文章的初步证据，比较了自选自存档和强制自存档，以估计QB和QA对OAA的贡献。这两个因素都有贡献，QA的贡献更大。
2007-01-22 cs.DL cs.IR
The Academic Social Network
通过学术出版物，这些出版物的作者形成了一个社会网络。与分享随意的想法和照片（如在Facebook上）不同，作者选择共同作者和参考其他作者撰写的论文。由于各种努力（如Microsoft Libra和DBLP），分析学术社交网络所需的数据在互联网上变得越来越可用。除了Google Scholar等服务提供的搜索查询之外，用户还需要查找哪些类型的信息和查询？在本文中，我们通过定义不同实体（作者、出版场所和机构）的各种排名指标来探索这个问题。我们超越了论文数量、引文和h指数等传统指标。具体来说，我们定义了作者的影响力、联系和曝光度等指标。一个作者通过接受更多的引用来获得影响力，但也包括来自有影响力的作者的引用。作者通过与其他作者共同创作来增加他/她的联系，特别是与其他有高联系的作者。作者通过在过去出版物获得高引用的选择性场所出版而获得曝光，这些场所的选择性也取决于在那里出版的作者的影响力。我们讨论这些指标的计算方面，不同的指标之间的相似性。有了作者-机构关系的额外信息，我们能够根据相应作者对每种度量以及不同领域的排名来研究机构排名。我们准备通过一个由数百万出版物和作者建立的网站（http：//www.example.com）来展示这些想法。pubstat.org
2014-02-17 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Unveiling Novelty Evolution in the field of Library and Information Science in China
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；Anhui University（安徽大学）
本研究基于2000-2022年CSSCI收录的中国LIS期刊论文，利用BERTopic识别主题并基于组合创新理论计算新颖性得分，发现档案研究主题新颖性较低，而期刊评价和专利技术主题新颖性较高，且新颖性随时间逐渐提升，高新颖性主题更倾向于跨机构合作。
2026-06-29 cs.CL cs.CY cs.DL
