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AMiner計算機科學知識搜索發現網

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網站類別:垂直搜索主頁標簽:科學 計算機知識 學術搜索 
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網站簡介:「AMiner」是一個研究者學術搜索類網站,能夠為計算機科學相關領域的研究者提供更全面的領域知識和更具針對性的研究話題和合作者信息,為科研人員提供很好的信息獲取和幫助。
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網站簡介-AMiner計算機科學知識搜索發現網

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AMiner計算機科學知識搜索發現網

「AMiner」是一個研究者學術搜索類網站,能夠為計算機科學相關領域的研究者提供更全面的領域知識和更具針對性的研究話題和合作者信息,為科研人員提供很好的信息獲取和幫助。

Profile search: input a researcher name (e.g.,Jie Tang), the system will return the semantic-based profile created for the researcher using information extraction techniques. In the profile page, the extracted and integrated information include: contact information, photo, citation statistics, academic achievement evaluation, (temporal) research interest, educational history, personal social graph, research funding (currently only US and CN), and publication records (including citation information, and the papers are automatically assigned to several different domains).

Expert finding: input a query (e.g., data mining), the system will return experts on this topic. In addition, the system will suggest the top conference and the top ranked papers on this topic. There are two ranking algorithms, VSM and ACT. The former is similar to the conventional language model and the latter is based on our Author-Conference-Topic (ACT) model. Users can also provide feedbacks to the search results.

Conference analysis: input a conference name (e.g., KDD), the system returns who are the most active researchers on this conference, and the top-ranked papers.

Course search: input a query (e.g., data mining), the system will tell you who are teaching courses relevant to the query.

Sub-graph search: input a query (e.g., data mining), the system first tells you what topics are relevant to the query (e.g., five topics "Data mining", "XML Data", "Data Mining / Query Processing", "Web Data / Database design", "Web Mining" are relevant), and then display the most important sub-graph discovered on each relevant topic, augmented with a summary for the sub-graph.

Topic browser: based on our Author-Conference-Topic (ACT) model, we automatically discover 200 hot topics fro m the publications. For each topic, we automatically assign a label to represent its meanings. Furthermore, the browser presents the most active researchers, the most relevant conferences/papers, and the evolution trend of the topic is discovered.

Academic ranks: we define 8  measures  to evaluate the researcher's achievement. The  measures  include "h -index", "Citation", "Uptrend, "Activity", "Longevity", "Diversity, "Sociability", "New Star". For each measure, we output a ranking list in different domains. For example, one can search who have the highest citation number in the "data mining" domain.

User management: one can register as a user to: (1) modify the extracted profile information; (2) provide feedback on the search results; (3) follow researchers in AMiner; (4) create an AMiner page (which can be used to advertise confs/workshops, or recruit students).

中國工程科技知識中心(以下簡稱”知識中心”)是經國家批準建設的國家工程科技領域公益性、開放式的知識資源集成和服務平臺建設項目,是國家信息化建設的重要組成部分。

知識中心建設以滿足國家經濟科技發展需要為總體目標,通過匯聚和整合我國工程科技相關領域的數據資源,以資源為基礎、以技術為支撐、以專家為骨干、以需求為牽引,建立集中管理、分布運維的知識中心服務平臺。

知識中心以為國家工程科技領域重大決策、重大工程科技活動、企業創新與人才培養提供信息支撐和知識服務為宗旨,最終建設成為國際先進、國內領先、具有廣泛影響力的工程科技領域信息匯聚中心、數據挖掘中心和知識服務中心。


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