Научный семинар «Механизмы кумулятивного преимущества в наукометрии»
Адрес
Онлайн
Направление
Образование, Наука
Организатор
Институт компьютерных наук и телекоммуникаций
Формат мероприятия
Семинар
Контактное лицо
Власкина Анастасия Сергеевна
О мероприятии
Ермолаева Анна Михайловна, ассистент кафедры теории вероятностей и кибербезопасности РУДН
"Предлагается внимание доклад по материалам диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности
1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.
Актуальность обусловлена доминированием конференций в компьютерных науках, отсутствием единых метрик их ранжирования и необходимостью предсказания рейтинга новых площадок. Предложена методология расчёта квартилей конференций на основе SJR Scopus. Введён показатель MNCS (средняя нормализованная цитируемость), позволяющий выявить конференции, где авторы из конкретной страны превосходят ожидаемый уровень цитирования. Проведён сравнительный анализ для России, Китая и США в области ИИ за 2011-2020 гг., сформированы страновые рекомендательные списки. Использована нелинейная динамическая модель рейтинга конференций, обобщающая модель Ферхюльста и включающая асимметричную конкуренцию с кумулятивным преимуществом. Показано, что эффект Матфея приводит к бистабильности и доминированию лидеров. Для прогнозирования квартиля новой конференции по невременным данным построены и сравнены три модели: линейная регрессия, дискриминантный анализ и нейронная сеть.
Онлайн Телемост: https://telemost.yandex.ru/j/77800784482961
"Предлагается внимание доклад по материалам диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности
1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.
Актуальность обусловлена доминированием конференций в компьютерных науках, отсутствием единых метрик их ранжирования и необходимостью предсказания рейтинга новых площадок. Предложена методология расчёта квартилей конференций на основе SJR Scopus. Введён показатель MNCS (средняя нормализованная цитируемость), позволяющий выявить конференции, где авторы из конкретной страны превосходят ожидаемый уровень цитирования. Проведён сравнительный анализ для России, Китая и США в области ИИ за 2011-2020 гг., сформированы страновые рекомендательные списки. Использована нелинейная динамическая модель рейтинга конференций, обобщающая модель Ферхюльста и включающая асимметричную конкуренцию с кумулятивным преимуществом. Показано, что эффект Матфея приводит к бистабильности и доминированию лидеров. Для прогнозирования квартиля новой конференции по невременным данным построены и сравнены три модели: линейная регрессия, дискриминантный анализ и нейронная сеть.
Онлайн Телемост: https://telemost.yandex.ru/j/77800784482961