Data Structure ?
32.49M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
# 背景
私は、arXivの[量子物理学（quant - ph）](https://arxiv.org/archive/quant - ph)カテゴリに反映される量子物理学の熱門トピックに興味を持っていました。引用数や学術誌への掲載には長いラグがあり、私はより即時的な関心度の指標を求めていました。[SciRate](http://scirate.com/)はこの分野でかなり有名で、論文が最初の2 - 3週間経過すると、その論文が獲得するScite数はほとんど増えなくなることに気づきました。つまり、Scite数は即時的で、しばらくするとほぼ一定になります。
# 内容
主なデータセット（`scirate_quant - ph.csv`）は、2012年1月1日から2016年12月31日までに量子物理学（quant - ph）で公開され、少なくとも10のSciteを獲得したすべての論文のメタデータで、2016年12月31日にクロールされたものです。このデータセットには6つの列があります：
- pandasによってエクスポートされたID列。
- arXivのID。
- 公開年。
- 公開月。
- 公開日。
- Scite数（この列が順序を定義します）。
- タイトル。
- セミコロンで区切られたすべての著者。
- 抄録。
著者名は正規化されており、同じ著者が一意の名前でしか登場しない可能性が高いです。
このデータセットを作成する際、著者名の正規化が難しい部分でした。これがScite数に下限を設けた理由です。2つ目のファイル（`scirate_quant - ph_unnormalized.csv`）には、2012年から2016年の間に公開されたすべての論文が含まれており、Scite数は問いませんが、著者名は正規化されていません。2つのデータセット間で各論文の実際のScite数にわずかな差が見られることがあります。なぜなら、正規化されていないバージョンは1か月以上後に作成されたからです。
# 謝辞
私のクロール試行を許容し、私のIPアドレスをブラックリストに載せなかったSciRateに心から感謝します。
# 着想
トピックモデルと著者分析を活用して、現在量子物理学で人気のあるトピックや著者を見つけましょう。[SnarXiv](http://snarxiv.org/)がハイエネルギー物理学（hep - th）の論文に対して行っているように、トレンドに乗った架空のタイトルを生成する生成モデルを構築しましょう。
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