论文神预测(免费预测)

论文神预测

在紧张的考研冲刺期间,不断激励自己是十分必要的。建议考研*可以为自己制定一个小目标,在实现目标的过程中不断增强自己的信心和毅力,并及时给自己补充正能量。

值得关注的是,DELPHI的“预警”信号强度会随时间序列数据量的增加而增强。例如,DELPHI正确预测了哪项研究将具有很高的影响力,

DELPHI目前研究的领域聚焦在生物技术期刊上发表的论文,预测论文在发表后5年内产生的科学影响,但还有一些长期的科学趋势可能不会被这个时间窗口捕捉到,例如,单克隆抗体是在20世纪70年代中期发现的,但直到20世纪90年代初,它才加速成为一个重要领域。DELPHI的时间序列分析和网络级别度量的组合可能包含捕获和帮助理解这些趋势所必需的表达能力。

对于高度连接的网络,如互联网的物理网络结构或社交网络(例如Facebook),边数(节点之间的连接)与节点数(设备或用户)的平方成比例。由于构建这样的网络的成本随着节点数的增加而增加,而价值随着边缘数的增加也会增加,因此这样的网络可以非常快速地扩展,而且非常有价值。

此外,与所有基于机器学习的系统一样,必须注意确保这种方法潜在的系统偏差,保证其不会被恶意行为者操纵,以获取与自身相关的利益。

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举个例子,如果我们要选择资助数据集中前5%的论文,基于发表后2年的引用数量,我们将资助约59%的高影响力研究,但误报率超过41%,而

建立了一个名为DELPHI(通过学习预测高影响实现动态预警)的机器学习模型,并用知识图谱加以训练,从而可以更早、更准地锁定那些未来有影响力的科研成果

随着科学语料库的不断增长,以及非传统文献(如学术预印本)的日益重要,DELPHI基于其固有的异构设计,还能够以直接的方式合并额外的数据源,例如集成预印本和商业化数据(专利和初创企业等),提供全方位的影响力洞察。

目前,业内普遍采用基于引文的指标,比如所著论文的引用量、H-index(H指数,一个混合量化指标,用于评估研究人员的学术产出数量与水平),以及期刊影响因子在时间和领域内的归一化测度等。

图|在一个科学不断发展、资源有限的世界里,可以使用DELPHI定量方法来帮助指导研究经费的分配,以实现科学投资回报的最大化(来源:

预测大师

考虑到当前科学发展的现状问题和有限资源,如果能提前预判一篇论文的“影响力”大小,就可以帮助行业超越简单的基于引用的度量标准,从而更好地将科研注意力、投资等引导到更正确的地方。

为了实现对论文“影响力”的准确分析评估,来自麻省理工学院的科学家JamesWeis和JosephJacobson

研究人员还使用DELPHI来预测了最近发表的未来可能具有重要意义的论文。利用一个对2018年以后的论文不知情的再培训模型,在2019年发布的数据库中计算了这些论文的评估分数,实验结果突出了DELPHI可在多个领域自主评估“高影响”论文的潜力。

科学事业的有效发展取决于一系列有前途的科研人员、以及研究项目能否分配到优势资源。因此,传统的评判论文是否有影响力的指标,不仅是对学术质量的评定,但在某种程度上,也存在滞后的影响。因为,这些传统评估指标可能导致一些研究在后续的学术招聘、晋升和资助方面被轻视,进而产生偏见,影响助力项目的资金。

对于DELPHI,研究人员强调,尽管论文所描述的结果令人兴奋,但这仅仅是走出了科学文献机器辅助分析的实践第一步。