数据发掘(data mining)范畴会议平面画像

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指点教师 | 王新兵 教授

导读

根据CCF引荐目录，Acemap对数据发掘范畴（data mining）A类5个、B类11个、C类12个会议停止了多角度、全方位的平面画像。

Acemap分别从会议H-index、会议文章援用量、会议trade-off图、会议核心作者、会议papermap、会议中稿量、会议星云图这七个角度分析了近十年来（2008~2018）数据发掘范畴（data mining）ABC类会议，详细信息请跳转至主页:

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或点击文末阅读全文查看。

在网页中选中想要查看的会议，则我们的网页中只显示与这些会议相关的统计。

会议H-index比较

下图描画的是数据发掘范畴会议，从2009年到2018年的H-index变化（这里将会议看成是一个学者停止相应统计）。其中横轴由勾选中的会议组成，每个部分代表一个会议，且由10条柱组成（2009-2018年），每条柱表示截至当年该会议的H-index。该图中每个会议对应10条柱的全体高度代表着该会议近10年来全体程度；另外每个会议对应部分顶部折线的全体斜率可以代表着该会议近10年来发展的速度。

文章援用量比较

会议TOP30文章平均援用量

下图显示的是每个会议2009-2018年间截至当年援用量TOP30论文的平均援用量随工夫的变化。例如在2014年，ACL会议TOP30论文的总他引量为6000，则A会议在2014年的TOP30论文平均援用量为2000。与H-Index相似，该图中每个会议对应10条柱的全体高度代表着该会议近10年来顶尖论文的全体程度；另外每个会议对应部分顶部折线的全体斜率可以代表着该会议或者该范畴近10年来发展的速度。

一切论文平均citation

下图显示的是每个会议2009-2018年间截至当年论文的平均援用量随工夫的变化。例如，A会议截至2014年总计发表论文100篇，总共援用量为1000，则A会议在2014年的平均援用量为10。

会议Trade-off统计

会议论文数与H-index权衡图

下图显示的，是每个会议在16-18年间每年的论文数与其当年的H-index的对比图，其中横轴是文章数，纵轴是H-index。因此在该图中越倾向右上的点，则阐明该会议规模越大且影响力越高。

会议论文数与平均Citation统计

下图显示的，是每个会议在16-18年间每年的论文数与其当年的H-index的对比图，其中横轴是文章数，纵轴是H-index。因此在该图中越倾向右上的点，则阐明该会议规模越大且影响力越高。

会议Core Author比较

下图显示的，是经过K-shell算法计算得到的每个会议的核心作者地图，该图中每个点颜色从蓝色到红色表明该学者影响力越来越大，同时每个节点大小也与该作者影响力成反比。因此在每个会议地图中，我们都可以看到该会议中的大牛及其相关作者的分布状况。

放大可查看每个作者与其他作者之间的关系。

会议paper map

下图显示的，是每个会议的论文地图，每个节点代表一篇文章，边代表着文章间的互相援用关系。每个节点大小也与该文章影响力成反比。因此在每个会议地图中，我们都可以看到该会议中影响力较高的文章的分布状况。

会议中稿量分析

会议中稿量分析

下图显示的是各个会议每年的录取量随工夫变化的趋向。 由于某些年份部分会议不召开，因此对于这部分数据，为了保持曲线全体趋向，我们运用前一年该会议数据停止填充。可以看出自然言语处理范畴会议全体上保持着颠簸的态势。 用户可以经过左侧图表设置选择只显示部分会议信息，将鼠标移至图内可以查看每年每个会议详细录取数目数据

会议星云图（GalaxyMap）

下图将数据发掘范畴会议援用量最高的部分论文以GalaxyMap(星云图)的方式展现：点的大小与影响力正相关；边表示会议之间的联络严密程度；地位表示会议之间的互相关系。图中次要反映了自然言语处理范畴的AB类会议论文之间的关系，可以看出图中会议呈现出分散之中有凝聚，凝聚之间有联络的形状。可以发现其中几篇影响深远的论文（图中较大的点，点击可查看详细信息）在其范畴内带动起了众多论文，很能够为这个范畴奠定了坚实的基础。

此外，我们可以选择某几个会议停止比较，如下图我们选择了KDD和SIGMOD会议，在全体星云图中分布状况如下图显示：

下图将数据发掘范畴会议中范畴H-index最高的部分学者以GalaxyMap(星云图)的方式展现：点代表学者，大小与该学者在网络范畴的影响力相关；边衔接学者与会议，表示学者与该会议之间的联络严密程度；地位表示会议之间的互相关系。

此外，我们可以选择某几个会议停止比较，如下图我们选择了KDD和SIGMOD会议，在全体星云图中分布状况如下图显示：

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文字编辑 | 排版：闫姝含
图片来源：Acemap

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