Method for Expert Search using Scientometric System Data

Main Article Content

Alexander Sergeevich Kozitsyn
Sergey Alexandrovich Afonin

Abstract

The use of modern methods of thematic analysis for the analytical processing of information is currently used in almost all areas of human activity, including scientometrics. Many scientometric and citation systems, including the world famous WoS, Scopus, Google Shcolar, develop thematic categories for searching and processing information. Most important tasks that can be solved using thematic classification methods are: assessment of the dynamics of the development of thematic areas in the organization, country and in world science; search for articles on a given topic; search and assessment of the authority of experts; search for journal for publication and other relevant tasks. The Lomonosov Moscow State University is currently developing and using the system ISTINA. In this project, algorithms have been created that solve some of the problems listed. Scientific research is underway to create new effective mathematical models and algorithms in this area.

Article Details

References

1. Группа «Помогите журналисту». URL: http://www.facebook.com/groups/pomogitej
2. Группа «Герои и эксперты для СМИ». URL: http://www.facebook.com/groups/1792146334361293
3. Биржа копирайтинга. URL: http://www.textsale.ru
4. Биржа копирайтинга Адвего. URL: http://Advego.ru
5. Биржа контента eTXT. URL: http://eTXT.ru
6. Поисковая система Search Engine to Find Experts from Universities. URL: http://network.expertisefinder.com
7. Поисковая система CiteSerX. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu
8. Поисковая система Semantic Scholar. URL: http://www.semanticscholar.org
9. Поисковая система ScienceDirect. URL: http://www.sciencedirect.com
10. Издательство Шпрингер. URL: http://link.springer.com
11. Поисковая система издательства IEEE. URL: http://ieeexplore.ieee.org
12. Поисковая система Digital Library. URL: http://dl.acm.org
13. Система цитирования Google Scolar. URL: http://scholar.google.com
14. Система поиска авторов Microsoft Academic. URL: http://academic.microsoft.com
15. Система поиска авторов Aminer. URL: http://www.aminer.cn
16. Vasenin V., Zanchurin M., Kozitsyn A. et al. Architectural and technological aspects of the cloud data analysis system development, case of istina system // 5th International Conference on Actual Problems of System and Software Engineering, APSSE 2017. Vol. 1989 of CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org). CEUR Workshop Proceedings. 2017. Vol. 1989. P. 90–96.
17. Описание статьи «Architectural and technological aspects of the cloud data analysis system development, case of istina system» в системе Microsoft Academic. URL: http://academic.microsoft.com/paper/2771441762
18. Васенин В.А., Афонин С.А., Зензинов А.А. и др. Механизмы системы ИСТИНА для интеллектуального анализа состояния и стимулирования хода выполнения проектов в сфере науки и высшего образования // Научный сервис в сети Интернет: труды XXI Всероссийской научной конференции (23–28 сентября 2019 г., г. Новороссийск) / Под ред. В.В. Воеводина. ИПМ им. М.В. Келдыша. Москва, 2019. С. 210–221.
19. Описание статьи «Mechanisms of system for intelligent state analysis and progress stimulation for projects in the sphere of science and higher education» в системе Microsoft Academic. URL: http://academic.microsoft.com/paper/2986189703
20. Система цитирования РИНЦ. URL: http://elibrary.ru
21. Vasenin Valery, Lunev Kirill, Afonin Sergey, and Shachnev Dmitry. Methods for intelligent data analysis based on keywords and implicit relations: The case of “istina” data analysis system. In Proc. of the International Conference Actual Problems of Systems and Software Engineering (APSSE 2019), IEEE Conference Proceedings United States. 2019. P. 151–155.
22. Васенин В.А. Архитектурно-технологические аспекты разработки и сопровождения больших информационно-аналитических систем в сфере науки и образования // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 10. С. 448–455.
23. Афонин С.А., Голомазов Д.Д., Козицын А.С. Использование систем семантического анализа для организации поиска научно-технической информации // Программная инженерия. 2012. № 2. С. 29–34.
24. Козицын А.С., Афонин С.А. Разрешение неоднозначностей при определении авторов публикации с использованием графов соавторства в больших коллекциях библиографических данных // Программная инженерия. 2017. №8(12). С. 556–562.
25. Козицын А.С., Афонин С.А. Алгоритм разрешения неоднозначности имен авторов в ИАС ИСТИНА // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2020. Т. 16, №1. С. 108–117.
26. Shachnev D.A. Searching for activity results and experts in a given subject area, taking results significance into account // Программная инженерия. 2021. Vol. 12, no. 5. P. 260–266.
27. Козицын А.С., Афонин С.А., Шачнев Д.А. Метод оценки тематической близости научных журналов // Программная инженерия. 2020. №6. С. 335–341.
28. David F. Gleich. PageRank Beyond the Web //Proc. Society for Industrial and Applied Mathematics. 2015. P. 321–363.