Title:
An effective approach for predicting future paper citations /
by
Bahaa-Aldeen Mohammad al-Karaki; supervised by Prof Dr.Essam al-Daoud. نهج فعال للتنبؤ بالإستشهادات المستقبلية للأوراق البحثية
نهج فعال للتنبؤ بالإستشهادات المستقبلية للأوراق البحثية نهج فعال للتنبؤ بالإستشهادات المستقبلية للأوراق البحثية
Author:
al-Karaki, Bahaa-Aldeen Mohammad, author.
al-Daoud, Essam, supervisor.
Zarqa University (Zarqa, Jordan). School of Information Technology. Department of Computer Science.
General Notes:
Thesis (M. Sc. in Computer Science)--Zarqa University (Zarqa, Jordan),School of Information Technology, Department of Computer Science
, 2019.
Includes bibliographical references and index.
The number of citations in a research paper is an important criterion in the scientific research community and is also an important quality indicator for both the author and the affiliated university. Most researchers are evaluated based on their publications in addition to the number of citations obtained by their publications.
With the increasing number of researchers, universities and scientific institutes that increase the number of papers submitted to scientific journals has led to an increase in the time of arbitration as well as waiting time for publication. The idea of this thesis was to design an effective approach used to predict the number of citations for future papers. This could be a potential new factor that helps accept papers by analyzing and searching for the most relevant and important features of the expected number of citations for future papers.
The approach was designed based on a database of the Arab International Journal of Information Technology (IAJIT) at Zarqa University from research published during the past ten years. One of the objectives of this research was to address the problem of the time expected to arbitrate the papers submitted to this scientific journal by predicting the number of citations expected in the future for each paper presented to the journal. Thus, papers expected to have a higher quote number in the future may receive greater response speed and acceptance.
During data analysis, sixteen machine learning methods were used to provide a more accurate representation of training and predicting the best feature importance in the suggested model. The methods showed similar scores with very little variation. This is because the data used was limited as it is challenging to attain such data. However, the Linear Support Vector Machines had the highest score of prediction, while the Passive method had the lowest score of prediction. The results showed that the most important features in citation prediction are:
•Number of special references in each search.
•The total number of prior citations of the researcher.
•Number of research papers.
The least important feature of the prediction was the number of researchers who wrote the research.
يعتبر عدد الاستشهادات في ورقة البحث معيارًا مهمًا في مجتمع البحث العلمي وهي مؤشر جودة مهم لكل من المؤلف والمؤسسات البحثية المختلفة، اذ يتم تقييم معظم الباحثين بناءً على منشوراتهم بالإضافة إلى عدد الاستشهادات التي حصلت عليها منشوراتهم وهي من الأساليب الحديثة لتصنيف جودة الابحاث.
مع تزايد اعداد الباحثين والجامعات والمعاهد العلمية التي تزيد من عدد الأوراق البحثية المقدمة إلى المجلات العلمية وبالتالي ازدياد وقت التحكيم وكذلك وقت انتظار النشر. جاءت الفكرة من هذه الأطروحة لتصميم نهج فعال يستخدم للتنبؤ بعدد الاستشهادات للأوراق البحثية في المستقبل والتي يمكن أن تكون عاملاً جديدًا يساعد في قبول الأوراق البحثية من خلال التحليل والبحث عن الميزات الأكثر صلة وتاثيرا بعدد الاستشهاد المتوقع للاوراق البحثية في المستقبل .طبق المنهج المصمم على قاعدة بياتنات خاصة بالمجلة العربية الدولية لتكنولوجيا المعلومات (IAJIT) في جامعة الزرقاء للابحاث التي نشرت خلال العشر سنوات الماضية. لذلك ، فإن احد اهداف هذا البحث هو معالجة مشكلة الوقت المنتظر لتحكيم الأوراق المقدمة لهذه المجلة العلمية من خلال التنبؤ بعدد الاستشهادات المتوقعة في المستقبل لكل ورقة بحثية تقدم للمجلة. وبالتالي قد تتلقى الأوراق المتوقع ان يكون لها عدد اقتباس اعلى بالمستقبل سرعة استجابة وقبول للنشر. تم استخدام خوارزميات التعلم الالي لتحليل وتحديد العناصر الاكثر تاثيرا في عدد الاستشهادات المتوقعة للاوراق البحثية في المستقبل. وأظهرت النتائج أن أكثر الميزات تاثيرا في تنبؤ الاقتباس هي :
•عدد المراجع الخاصة في كل ورقة بحثية.
•العدد الكلي المسبق لاستشهادات الباحث.
•عدد اوراق البحث.
فيما كان أقل الميزات تأثرا على التنبؤ هي عدد الباحثين الذين قاموا بكتابة الورقة البحثية.
The electronic version is available in theses database \\ University of Jordan.
Includes abstracts in Arabic and English.
Subject:
Computer science
Data base management
Data base searching -- Analysis
Dissertation Note:
Thesis (M. Sc. in Computer Science)--Zarqa University (Zarqa, Jordan),School of Information Technology, Department of Computer Science
, 2019.
Physical Description:
CD-ROM1 : PDF.
Publication Date:
2019.
Log in
Help
