分类:引用骨架挖掘

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Jinshanw讨论 | 贡献2019年3月21日 (四) 20:31的版本 →‎参考文献


研究背景

引用骨架挖掘就是指从所有的引用关系中,发现,真正的基础性,代表知识传递、融合的那些引用。引用是科学学中最重要的关系之一(其他还有作者-论文“写作”关系、论文-主题“工作在”关系)。一篇文章的引用次数就好像是一个产品在经济系统里面的价格。但是,由于学科引用传统等差异,各个学科的并不能直接相比较,也就是需要一个汇率转换。另外,很多时候,引用表示“我已经看过这个文献”,而不一定是“它是我这个工作的基础”。因此,如何把引用骨架识别出来就成了一个科学学研究的基本问题。

引用骨架挖掘的问题可以表达成给每一条引用边一个权重的问题。从某一篇施引文献p开始,例如,目前常用的不区分的方式就是给它的引文同样的权重,也就是[math]\displaystyle{ \left[1,1,\cdots,1\right] }[/math]。施引方归一就是给它们这样的区中[math]\displaystyle{ \frac{1}{r_{p}}\left[1,1,\cdots,1\right] }[/math],其中[math]\displaystyle{ r_{p} }[/math]就是p的总参考文献数量。还有的研究者主张(缺参考文献)按照引文在文章中出现的总次数来给权重,例如,[math]\displaystyle{ \frac{1}{r_{p}}\left[c_1,c_2,\cdots,c_{r_{p}}\right] }[/math]。还有的研究者提出来需要考虑在哪里引用,以及施引文章和被引文章之间的某种相似性(见[1]的引文)。那么,问题来了,有没有一个综合考虑这些因素找出来哪些因素最管用,并且更进一步做好这样一个识别骨架的算法和产品的呢?[2]

可能的简化网络方法(希望保留“真”引用)

或者,能不能换一个思路,在给权重和不给权重的引文网络上,做一下边的某种权重算法,例如把[PageRank]放在边上,这样来进一步区别边呢?[3]就研究了PageRank和LDA等技术是否能够更好地区分真是真实的问题。

另一个方法是通过压缩引文网络的边,最好能够只保留有学术影响意义的引文。这样的保留方式有很多种,比如,如果两篇存在引用关系的论文,被第三篇引用,可以仅仅保留第三篇到最早的第一篇文献的引用(这个相当于[4]里面的Transitive Reduction(保连通性删边?)),或者仅仅保留第三篇到较晚的第二篇文献的引用,甚至考虑机器学习的自动特征提取[1]。更多的关于[1]可能的进一步研究,见Measuring academic influence: Not all citations are equal

甚至,可以考虑第二篇和第三篇文章,到底哪一篇的创新性(例如用disruptive指数)比较高,然后保留比较高的那个。

最近一篇网络简化方法的文章[5],可能也可以参考。

补充信息:Disruptive指数的矩阵形式和拓展:不可替代指数(irreplaceability)

考虑当论文[math]\displaystyle{ i }[/math]在被论文[math]\displaystyle{ j }[/math]引用的时候多大程度上代表[math]\displaystyle{ j }[/math]是建立在[math]\displaystyle{ i }[/math]的基础上。这个时候,可以区分[math]\displaystyle{ j }[/math]是否引用了其他文章,尤其是[math]\displaystyle{ j }[/math]是否引用了[math]\displaystyle{ i }[/math]的参考文献([math]\displaystyle{ i }[/math]的父辈),甚至[math]\displaystyle{ j }[/math]的爷爷(参考文献的参考文献)。实际上,这就是Disruptive指数的含义[6][7],考虑参考文献的参考文献,则是对这个指数的推广。其数学形式如下:

定义[math]\displaystyle{ x^{i}_{j} }[/math]表示[math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math]引用,也就是[math]\displaystyle{ i }[/math]的一部分进入了[math]\displaystyle{ j }[/math],或者说,学术意义上,[math]\displaystyle{ i }[/math]支撑了[math]\displaystyle{ j }[/math]

定义[math]\displaystyle{ X_{j}=\sum_{i} x^{i}_{j} }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math]的参考文献数量,并且在此基础上定义引用支撑关系矩阵:[math]\displaystyle{ A^{i}_{j}=\frac{x^{i}_{j}}{X_{j}} }[/math]。顺便,实际上,源归一化引用次数就是计算这个矩阵的行和,也就是:[math]\displaystyle{ S^{i}=\sum_{j}A^{i}_{j} }[/math]。PageRank算法实际上是计算这个矩阵的本征向量(或者说,给矩阵加上一个微扰以后的本征向量)。不过,现在,我们要换一个这个矩阵的用法。将来再考虑和PageRank的结合。

这个用法的思想如下:我们更加关注原创性,或者说参考文献的可替代性问题——一篇论文的真正的学术上的重要支撑来自于哪里。因此,在一篇论文引用的论文中,如果有两篇论文其存在引用关系,我们就把更多的权重给那篇较早的论文。同样地,如果被引用的两篇论文没有直接引用关系,但是有间接引用关系,例如其中一篇是另一篇的参考文献的参考文献,也需要做相应的权重调整。也就是说,我们希望把矩阵[math]\displaystyle{ A }[/math]变成一个更加代表原创性不可替代性的的引用关系矩阵[math]\displaystyle{ \mathcal{A} }[/math]

第一项考虑[math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math]引用的度量,也就是[math]\displaystyle{ A^{i}_{j} }[/math]

第二项,考虑考虑[math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math]引用,同时考虑[math]\displaystyle{ i }[/math]的父辈[math]\displaystyle{ k }[/math]也被[math]\displaystyle{ j }[/math]引用,也就是[math]\displaystyle{ A^{i}_{j}\sum_{k}A^{k}_{j}A^{k}_{i}=\left\langle i\right|A\left|j\right\rangle\left\langle j\right|A^{\dag}A\left|i\right\rangle }[/math]

第二项,考虑考虑[math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math]引用,同时考虑[math]\displaystyle{ i }[/math]的爷爷辈[math]\displaystyle{ m }[/math](通过父辈[math]\displaystyle{ l }[/math]相联系)也被[math]\displaystyle{ j }[/math]引用,也就是[math]\displaystyle{ A^{i}_{j}\sum_{lm}A^{l}_{i}A^{m}_{l}A^{m}_{j}=\left\langle i\right|A\left|j\right\rangle\left\langle j\right|A^{\dag}AA\left|i\right\rangle }[/math]

以此类推,如下图。

Irreplaceability.png

根据前面的原创性或者说不可替代性考量,我们应该把第一项算成正的,把后面的项都算成负的。因此, [math]\displaystyle{ \mathcal{A}^{i}_{j}=A^{i}_{j}-\left\langle i\right|A\left|j\right\rangle\left\langle j\right|A^{\dag}A\left|i\right\rangle-\left\langle i\right|A\left|j\right\rangle\left\langle j\right|A^{\dag}AA\left|i\right\rangle-\cdots }[/math],合起来

[math]\displaystyle{ \mathcal{A}^{i}_{j}=A^{i}_{j}\left[1-\left\langle j\right|\left(A^{\dag}A+A^{\dag}A^{2}+\cdots\right)\left|i\right\rangle\right]=A^{i}_{j}\left[1-\left\langle j\right|\frac{A^{\dag}A}{1-A}\left|i\right\rangle\right] }[/math]

更一般的情况,我们还可以考虑一个衰减系数[math]\displaystyle{ \gamma }[/math],从而[math]\displaystyle{ \mathcal{A}^{i}_{j}\left(\gamma\right)=A^{i}_{j}\left[1-\gamma\left\langle j\right|\frac{A^{\dag}A}{1-\gamma A}\left|i\right\rangle\right] }[/math]。或者在第一阶截断,[math]\displaystyle{ \mathcal{A}^{\left(1\right),i}_{j}=A^{i}_{j}\left[1-\left\langle j\right|A^{\dag}A\left|i\right\rangle\right] }[/math]

有了这个矩阵[math]\displaystyle{ \mathcal{A} }[/math][math]\displaystyle{ \mathcal{A}\left(\gamma\right) }[/math][math]\displaystyle{ A^{\left(1\right)} }[/math]我们再来计算网络指标。例如直接计算顶点权重, [math]\displaystyle{ \mathcal{S}^{i}=\sum_{j}\mathcal{A}^{i}_{j} }[/math](实际上,用[math]\displaystyle{ A^{\left(1\right)} }[/math]计算出来的就和[6][7]的disruptive指数相当)。或者把PageRank算法以及投入产出分析用到这个矩阵[math]\displaystyle{ \mathcal{A} }[/math]上(先把[math]\displaystyle{ \mathcal{A} }[/math]转化成概率转移矩阵,然后计算加了适当微扰的本征向量),就可以综合考虑间接影响力。


甚至可以考虑上面两段的结合,在最近保留和最远保留的网络上,以及原始的引用网络上试试广义投入产出,看看这几个网络下差别最大的那些顶点是哪些,是不是能够反映那些顶点的创新性,或者用来找到真引用?

另一个关键问题是,判断那种算法的结果最好的标准是什么?文献[1]收集了一个作者自己标注哪些引用是有实质学术影响的引用的数据,可以供进一步中暂时当做判断标准研究使用,见数据集

考虑依靠整个社区的力量,自己来构建一个基础数据集?把每一篇网络科学或者科学计量学的文章的引用做标记,例如直接问题基础、直接方法基础、直接结论基础(拓展、相反)、直接数据基础,间接文献等标记。

参考文献

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 Xiaodan Zhu, Peter Turney, Daniel Lemire & André Vellino, Measuring academic influence: Not all citations are equal, Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(2), 408, DOI: http://doi.org/10.1002/asi.23179
  2. Marco Valenzuela, Vu Ha and Oren Etzioni, Identifying Meaningful Citations, http://go.nature.com/2th2voa
  3. Munui Kim Injun Baek Min Song, Topic diffusion analysis of a weighted citation network in biomedical literature, JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY 69(2)329-342(2018) https://doi.org/10.1002/asi.23960
  4. James R. Clough, Jamie Gollings, Tamar V. Loach & Tim S. Evans, Transitive reduction of citation networks, J Complex Netw (2015) 3 (2): 189-203. DOI: https://doi.org/10.1093/comnet/cnu039
  5. Riccardo Marcaccioli & Giacomo Livan, A Pólya urn approach to information filtering in complex networks, Nature Communications 10, 745 (2019)
  6. 6.0 6.1 Funk, R. J. & Owen-Smith, J. A dynamic network measure of technological change. Manage. Sci. 63, 791-817(2017). https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2015.2366
  7. 7.0 7.1 Lingfei Wu, Dashun Wang & James A. Evans, Large teams develop and small teams disrupt science and technology, Nature 566, 378-382(2019). https://www.nature.com/articles/s41586-019-0941-9