如何使用AI分析论文的引用影响力和受欢迎程度？

人工智能通过处理大量学术文献来自动化引用分析，检测引用网络中的模式和上下文相关性，而不仅仅是简单的计数。这种方法能够进行可扩展的、多维度的学术影响评估。 关键的方法论涉及自然语言处理，以提取引用上下文和情感，同时结合网络分析技术，使用中心性指标，如PageRank或HITS算法，识别影响力节点。机器学习模型，包括图神经网络，预测未来的引用轨迹或检测异常。基本的前提条件包括访问全面的书目数据库和处理管道，解决数据质量问题，例如作者消歧义或不一致的元数据。 实施开始于通过来自Crossref或Scopus等来源的API收集结构化的引用数据。然后，AI算法分析引用文档中的文本特征，并构建引用图以量化影响路径。应用包括识别文献综述中的经典作品，评估研究人员的影响力超越期刊指标，以及基准机构的研究表现，从而支持战略性资金决策和科学进展的跟踪。