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针对现有方法存在预测精度较低或者计算复杂等问题,通过真实数据集的实证分析,发现论文的年均引用次数与论文未来的被引次数有很大的相关性,由此提出持续关注度的概念。进一步,结合论文引用的时间衰减特性,提出一种基于持续关注度衰减的重要论文预测算法。在两个典型数据集上的实验结果表明,该方法不仅计算简单,而且具有较高的预测精度。