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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Ranking Researchers Through Collaboration Pattern Analysis

verfasst von : Mario Cataldi, Luigi Di Caro, Claudio Schifanella

Erschienen in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The academic world utterly relies on the concept of scientific collaboration. As in every collaborative network, however, the production of research articles follows hidden co-authoring principles as well as temporal dynamics which generate latent and complex collaboration patterns. In this paper, we present an online advanced tool for real-time rankings of computer scientists under these perspectives.

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Fußnoten
2
Information updated at May 2016.
 
Literatur
1.
Ausloos, M.: A scientometrics law about co-authors and their ranking: the co-author core. Scientometrics 95(3), 895–909 (2013)CrossRef
2.
Caro, L.D., Cataldi, M., Schifanella, C.: The d-index: discovering dependences among scientific collaborators from their bibliographic data records. Scientometrics 93(3), 583–607 (2012)CrossRef
3.
Di Caro, L., Cataldi, M., Lamolle, M., Schifanella, C.: It is not what but who you know: a time-sensitive collaboration impact measure of researchers in surrounding communities. In: Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, WWW 2015 Companion, pp. 995–1000. ACM, New York (2015)
4.
Slone, R.M.: Coauthors’ contributions to major papers published in the ajr: frequency of undeserved coauthorship. AJR Am. J. Roentgenol. 167(3), 571–579 (1996)
Metadaten
Titel
Ranking Researchers Through Collaboration Pattern Analysis
verfasst von
Mario Cataldi
Luigi Di Caro
Claudio Schifanella
Copyright-Jahr
2016
Buch
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Print ISBN: 978-3-319-46130-4

Electronic ISBN: 978-3-319-46131-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46131-1_11

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