计算机系统论文的引文分析
摘要：计算机系统领域的引文分析在文献计量学中被广泛使用，用于评估个别作品、研究人员、机构甚至整个研究领域的影响力。本文以计算机科学中的一个大型有影响力的领域，即计算机系统，对引文进行分析。使用来自2017年50个系统会议中2,088篇论文的截面样本的引文数据，我们研究了四个研究问题：系统引文的总体分布；其随时间的演变；谷歌学术和Scopus两个数据库对系统论文的差异，以及领域中自引的特点。我们发现，在五年后只有1.5%的论文没有被引用，而至少获得100次引用的论文比例为12.8%，这两个统计数据与许多其他科学领域相比较有优势。系统中被引用最多的子领域和会议领域主要是安全、数据库和计算机体系结构。多数论文在发表一年内获得第一次引用，而中位数引用次数在五年内以近乎线性的速度持续增长，仅有少数论文在此之前达到峰值。我们还发现，早期的引用可能与具有免费可获取预印本的论文相关，或者可能主要由自引组成。大多数论文的自引与总引用的比率在最初相对较高，但在12-18个月后似乎趋于稳定，此时高引用论文主要由外部引用组成。过去的自引次数（从每篇论文的参考文献列表中获取）似乎与每篇论文未来的自引次数几乎没有关系。引文数据库的选择对相对引文比较几乎没有影响，尽管绝对计数存在明显差异。
作者：Eitan Frachtenberg
论文ID：2301.12663
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2023-01-31