Data mining for scholarly information networks

Abstract

Due to the recent "Open Science'' initiatives, vast amounts of scholarly data (e.g., publications, authors, venues, topics) have become publicly available. These data, being inherently heterogeneous, are naturally represented in the form of scholarly information networks. This graph representation, being fairly structured, yet flexible, enables mining and analysing scholarly knowledge from multiple perspectives. In this thesis, we exploit such semantically rich data mining and analysis techniques for scholarly information networks, that reveal latent patterns (and relationships) encoded in the structure of the network, focusing on three main directions, namely (i) impact assessment of scientific publications, (ii) expert finding in academia, and (iii) evaluation of the underlying queries. We propose methods focused on specific problems in the aforementioned directions, aiming to advance the relevant state-of-the-art. Our results showcase the efficiency and effectiveness of our methods, highlighting that latent knowledge extracted from scholarly information networks is invaluable in a variety of practical problems and applications.

Χάρη στα πρόσφατα κινήματα "Ανοιχτής Επιστήμης'' αυξάνεται συνεχώς ο όγκος των βιβλιογραφικών δεδομένων (για παράδειγμα, επιστημονικές δημοσιεύσεις, συγγραφείς, επιστημονικά συνέδρια, περιοδικά κλπ) που γίνεται πλέον ανοιχτά διαθέσιμος.Η αναπαράσταση των δεδομένων αυτών, με δομημένο τρόπο, με τη μορφή βιβλιογραφικών δικτύων πληροφορίας, έχει ανοίξει νέους ορίζοντες για σύνθετες και σημασιολογικά πλούσιες τεχνικές εξόρυξης και ανάλυσής τους, οι οποίες είναι δυνητικά χρήσιμες σε πολλές πρακτικές εφαρμογές. Για τον σκοπό αυτό, εκμεταλλευόμαστε τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, που στοχεύουν στην ανάδειξη λανθανουσών πληροφοριών και συσχετίσεων που κωδικοποιούνται στη δομή των βιβλιογραφικών δικτύων πληροφορίας, εστιάζοντας σε τρεις κύριες κατευθύνσεις: (i) στην εκτίμηση της απήχησης των ερευνητικών δημοσιεύσεων, (ii) στην αναζήτηση "ειδικών'' στον ακαδημαϊκό χώρο, και (iii) στην αποδοτική αποτίμηση ερωτημάτων που αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι της ανάλυσης των ανωτέρω δικτύων. Προς αυτή την κατεύθυνση, εισαγάγουμε μεθόδους που εστιάζουν σε προβλήματα εντός των προαναφερθεισών κατευθύνσεων, με σκοπό να προταθούν εξελίξεις στην αιχμή της έρευνας. Τα αποτελέσματά μας αναδεικνύουν την αποδοτικότητα και αποτελεσματικότητα των μεθόδων μας, υπογραμμίζοντας ότι η εκμετάλλευση λανθάνουσας πληροφορίας από βιβλιογραφικά δίκτυα πληροφορίας μπορεί να φανεί πολύτιμη σε διάφορα προβλήματα και εφραρμογές του χώρου.