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Identifying collaborations among researchers: a pattern-based approach

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: Identifying collaborations among researchers: a pattern-based approach
Autori: Cagliero, Luca; Garza, Paolo; Kavoosifar, Mohammad Reza; Baralis, Elena
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 56-68
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: CEUR Workshop Proceedings (
Volume: 1888
Titolo del convegno: 2nd Joint Workshop on Bibliometric-enhanced Information Retrieval and Natural Language Processing for Digital Libraries (BIRNDL 2017), co-located with the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR
Luogo dell'evento: Tokyo (Japan)
Data dell'evento: August 11, 2017
Luogo di pubblicazione: Aachen
Abstract: In recent years a huge amount of publications and scientific reports has become available through digital libraries and online databases. Digital libraries commonly provide advanced search interfaces, through which researchers can find and explore the most related scientific studies. Even though the publications of a single author can be easily retrieved and explored, understanding how authors have collaborated with each other on specific research topics and to what extent their collaboration have been fruitful is, in general, a challenging task. This paper proposes a new pattern-based approach to analyzing the correlations among the authors of most influential research studies. To this purpose, it analyzes publication data retrieved from digital libraries and online databases by means of an itemset-based data mining algorithm. It automatically extracts patterns representing the most relevant collaborations among authors on specific research topics. Patterns are evaluated and ranked according to the number of citations received by the corresponding publications. The proposed approach was validated in a real case study, i.e., the analysis of scientific literature on genomics. Specifically, we first analyzed scientific studies on genomics acquired from the OMIM database to discover correlations between authors and genes or genetic disorders. Then, the reliability of the discovered patterns was assessed using the PubMed search engine. The results show that, for the majority of the mined patterns, the most influential (top ranked) studies retrieved by performing author-driven PubMed queries range over the same gene/genetic disorder indicated by the top ranked pattern.
Data: 2017
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: weighted itemset mining, data mining and knowledge discovery
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 18 Set 2017 16:12
Data ultima modifica (IRIS): 25 Set 2017 11:35:33
Data inserimento (PORTO): 20 Ott 2017 11:56
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