Quantitative and Qualitative Approach of Scientific Paper Popularity By Naïve Bayes Classifier

Usually, scientific research begins with the collection of data in which online social media tools can be some of the most rewarding and informative resources. The extensive measure of accessible information pulls in users from undergraduate students to postdoc. The search for scientific themes has popularized due to the availability of abundant publications that resides in scientific social networks such as Mendeley, ResearchGate etc. Articles are published on these media inform of text for knowledge dissemination, scientific support, research, updates etc, and are frequently uploaded after its publication in a proceedings or journal. In this sense, data collected from database often contains high noise and its analysis can be treated as a characterization undertaking as it groups the introduction of a content into either good or bad. In this text, we present quantitative and qualitative analysis of papers popularity in Mendeley repository by using naive Bayes Classifier

Quantitative Analysis Powered by Naïve Bayes Classifier Algorithm to Data-Related Publications Social-Scientific Network

Quantitative evaluation of a dataset can play an important role in pattern recognition of technical-scientific research involving behavior and dynamics in social networks. As an example, are the adaptive feature weighting approaches by naive Bayes text algorithm. This work aims to present an exploratory data analysis with a quantitative approach that involves pattern recognition using the Mendeley research network; to identify logics given the popularity of document access. To better analyze the results, the work was divided into four categories, each with three subcategories, that is, five, three, and two output classes. The name for these categories came up due to data collection, which also presented documents with open access, dismembering proceedings, and journals for two more categories. As a result, the performance for the test examples showed a lower error rate related to the subcategory two output classes in the criterion of popularity by using the naive Bayes algorithm in Mendeley

Redes socias científicas e inteligência artificial – uma revisão sistemática aplicada a reconhecimento de padrões / Scientific social networks and artificial intelligence - a systematic review applied to recognition of standards

O presente artigo busca realizar uma Revisão Sistemática com o intuito de verificar estudos na área de Reconhecimento e Padrões com Redes Sociais Científicas envolvendo estudos dos cientistas. O método de Revisão Sistemática foi escolhido devido a sua consolidação metodológica em realizar buscas de forma mais rigorosa em bases de dados. Como resultado, nove artigos foram encontrados, sendo que apenas dois deles apresentaram um trabalho relacionado com a questão central de pesquisa

Redes socias científicas e inteligência artificial – uma revisão sistemática aplicada a reconhecimento de padrões / Scientific social networks and artificial intelligence - a systematic review applied to recognition of standards

O presente artigo busca realizar uma Revisão Sistemática com o intuito de verificar estudos na área de Reconhecimento e Padrões com Redes Sociais Científicas envolvendo estudos dos cientistas. O método de Revisão Sistemática foi escolhido devido a sua consolidação metodológica em realizar buscas de forma mais rigorosa em bases de dados. Como resultado, nove artigos foram encontrados, sendo que apenas dois deles apresentaram um trabalho relacionado com a questão central de pesquisa

Utilização de redes bayesianas através do algoritmo naïve bayes para classificação de carcaças de ovinos / Use of bayesian networks through the na dove bayes algorithm for the classification of sheep carcases

Este trabalho apresenta uma aplicação do algoritmo Naïve Bayes com capacidade para classificar carcaças ovinas usando duas classes de saída (conformac?a?o e acabamento). Por meio de diversos parâmetros, que são recolhidos a partir da mensurac?a?o das carcaças dos animais para determinar duas classificações: uma para conformação e outra para acabamento. Para fins de concretização deste trabalho, ale?m da aplicac?a?o do algoritmo Naïve Bayes, foi desenvolvido o software Frame Mining, responsa?vel por fazer as mensurac?o?es automatizadas dos animais. Tambe?m foi desenvolvida uma arquitetura que realiza cadastro de base de dados, ale?m de um algoritmo capaz de realizar converso?es de dados nume?ricos para nominais. Todos esses recursos foram fundamentais para a obtenção dos resultados e o algoritmo apresentou uma taxa de classificação adequada em vários exemplos durante os teste

Reconhecimento de padrões em rede social científica: aplicação do algoritmo Naive Bayes para classificação de papers no Mendeley

This work is an exploratory research using the Naive Bayes algorithm with the ability to classify documents in Mendeley using the output classes, based on the amount of reading of the documents. Using a series of data that was found during a data collection, a classification is given to check the patterns in the attributes, an end to recognize the social logics of the scientists, that involve both the behavior and its dynamics in scientific social networks. For the purpose of this work, a literature systematic review was applied, with emphasis on the use of methods that involve the use of social networking concepts, as well as the application of a method for the use of algorithms. Created for automatic processing of all data collected at Mendeley.Este trabalho apresenta uma pesquisa exploratória usando o algoritmo Naive Bayes com capacidade para classificar documentos no Mendeley usando até cinco classes de saída, definidas com base na quantidade de leitores dos documentos. Usando uma série de atributos que foram encontrados durante a coleta de dados, é realizada a classificação para tentar identificar padrões nos atributos, a fim de reconhecer lógicas sociais dos cientistas, que envolve tanto o comportamento quanto sua dinâmica nas redes sociais científicas. Para fins de concretização deste trabalho, foi aplicada uma Revisão Sistemática de Literatura, a fim de buscar o estado da arte de pesquisas que envolvam o uso de Reconhecimento de Padrões em Redes Sociais Científicas, além da aplicação de um método que envolve o uso de algoritmos desenvolvidos para o tratamento automático de todos os dados coletados no Mendeley

The IVS data input to ITRF2014

2015ivs..data....1N - GFZ Data Services, Helmoltz Centre, Potsdam, GermanyVery Long Baseline Interferometry (VLBI) is a primary space-geodetic technique for determining precise coordinates on the Earth, for monitoring the variable Earth rotation and orientation with highest precision, and for deriving many other parameters of the Earth system. The International VLBI Service for Geodesy and Astrometry (IVS, http://ivscc.gsfc.nasa.gov/) is a service of the International Association of Geodesy (IAG) and the International Astronomical Union (IAU). The datasets published here are the results of individual Very Long Baseline Interferometry (VLBI) sessions in the form of normal equations in SINEX 2.0 format (http://www.iers.org/IERS/EN/Organization/AnalysisCoordinator/SinexFormat/sinex.html, the SINEX 2.0 description is attached as pdf) provided by IVS as the input for the next release of the International Terrestrial Reference System (ITRF): ITRF2014. This is a new version of the ITRF2008 release (Bockmann et al., 2009). For each session/ file, the normal equation systems contain elements for the coordinate components of all stations having participated in the respective session as well as for the Earth orientation parameters (x-pole, y-pole, UT1 and its time derivatives plus offset to the IAU2006 precession-nutation components dX, dY (https://www.iau.org/static/resolutions/IAU2006_Resol1.pdf). The terrestrial part is free of datum. The data sets are the result of a weighted combination of the input of several IVS Analysis Centers. The IVS contribution for ITRF2014 is described in Bachmann et al (2015), Schuh and Behrend (2012) provide a general overview on the VLBI method, details on the internal data handling can be found at Behrend (2013)