Метод поиска экспертов по данным наукометрических систем

Main Article Content

Александр Сергеевич Козицын
Сергей Александрович Афонин

Аннотация

Применение современных методов тематического анализа для аналитической обработки больших объемов информации используется в настоящие время практически во всех сферах человеческой деятельности, в том числе, в наукометрии. Многие наукометрические системы и системы цитирования, включая всемирно известные WoS, Scopus, Google Shcolar, разрабатывают тематические рубрикаторы для поиска и обработки информации. Важными практическими задачами, которые могут решаться с применением методов тематической классификации, являются: оценка динамики развития тематических направлений в организации, отдельной стране и мировой науке в целом; поиск статей по заданной тематике; поиск и оценка авторитетности экспертов; поиск журналов для публикации и другие актуальные задачи. Авторами созданы программные реализации алгоритмов для решения некоторых из перечисленных задач и ведутся научные исследования с целью создания новых эффективных математических моделей и алгоритмов в этой области.

Article Details

Как цитировать
Козицын, А. С., & Афонин, С. А. (2021). Метод поиска экспертов по данным наукометрических систем . Электронные библиотеки, 24(5), 870-888. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-5-870-888

Библиографические ссылки

1. Группа «Помогите журналисту». URL: http://www.facebook.com/groups/pomogitej
2. Группа «Герои и эксперты для СМИ». URL: http://www.facebook.com/groups/1792146334361293
3. Биржа копирайтинга. URL: http://www.textsale.ru
4. Биржа копирайтинга Адвего. URL: http://Advego.ru
5. Биржа контента eTXT. URL: http://eTXT.ru
6. Поисковая система Search Engine to Find Experts from Universities. URL: http://network.expertisefinder.com
7. Поисковая система CiteSerX. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu
8. Поисковая система Semantic Scholar. URL: http://www.semanticscholar.org
9. Поисковая система ScienceDirect. URL: http://www.sciencedirect.com
10. Издательство Шпрингер. URL: http://link.springer.com
11. Поисковая система издательства IEEE. URL: http://ieeexplore.ieee.org
12. Поисковая система Digital Library. URL: http://dl.acm.org
13. Система цитирования Google Scolar. URL: http://scholar.google.com
14. Система поиска авторов Microsoft Academic. URL: http://academic.microsoft.com
15. Система поиска авторов Aminer. URL: http://www.aminer.cn
16. Vasenin V., Zanchurin M., Kozitsyn A. et al. Architectural and technological aspects of the cloud data analysis system development, case of istina system // 5th International Conference on Actual Problems of System and Software Engineering, APSSE 2017. Vol. 1989 of CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org). CEUR Workshop Proceedings. 2017. Vol. 1989. P. 90–96.
17. Описание статьи «Architectural and technological aspects of the cloud data analysis system development, case of istina system» в системе Microsoft Academic. URL: http://academic.microsoft.com/paper/2771441762
18. Васенин В.А., Афонин С.А., Зензинов А.А. и др. Механизмы системы ИСТИНА для интеллектуального анализа состояния и стимулирования хода выполнения проектов в сфере науки и высшего образования // Научный сервис в сети Интернет: труды XXI Всероссийской научной конференции (23–28 сентября 2019 г., г. Новороссийск) / Под ред. В.В. Воеводина. ИПМ им. М.В. Келдыша. Москва, 2019. С. 210–221.
19. Описание статьи «Mechanisms of system for intelligent state analysis and progress stimulation for projects in the sphere of science and higher education» в системе Microsoft Academic. URL: http://academic.microsoft.com/paper/2986189703
20. Система цитирования РИНЦ. URL: http://elibrary.ru
21. Vasenin Valery, Lunev Kirill, Afonin Sergey, and Shachnev Dmitry. Methods for intelligent data analysis based on keywords and implicit relations: The case of “istina” data analysis system. In Proc. of the International Conference Actual Problems of Systems and Software Engineering (APSSE 2019), IEEE Conference Proceedings United States. 2019. P. 151–155.
22. Васенин В.А. Архитектурно-технологические аспекты разработки и сопровождения больших информационно-аналитических систем в сфере науки и образования // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 10. С. 448–455.
23. Афонин С.А., Голомазов Д.Д., Козицын А.С. Использование систем семантического анализа для организации поиска научно-технической информации // Программная инженерия. 2012. № 2. С. 29–34.
24. Козицын А.С., Афонин С.А. Разрешение неоднозначностей при определении авторов публикации с использованием графов соавторства в больших коллекциях библиографических данных // Программная инженерия. 2017. №8(12). С. 556–562.
25. Козицын А.С., Афонин С.А. Алгоритм разрешения неоднозначности имен авторов в ИАС ИСТИНА // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2020. Т. 16, №1. С. 108–117.
26. Shachnev D.A. Searching for activity results and experts in a given subject area, taking results significance into account // Программная инженерия. 2021. Vol. 12, no. 5. P. 260–266.
27. Козицын А.С., Афонин С.А., Шачнев Д.А. Метод оценки тематической близости научных журналов // Программная инженерия. 2020. №6. С. 335–341.
28. David F. Gleich. PageRank Beyond the Web //Proc. Society for Industrial and Applied Mathematics. 2015. P. 321–363.


Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)