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6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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5月19日
12:41
12:41arXiv: OpenAI@Adilson Vital, Filipi N. Silva, Diego R. Amancio
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该研究提出将科学论文影响力预测建模为队列归一化的top-P%分类任务,并在统一框架下比较了基于图模型和基于大语言模型的方法。研究者构建了时序约束下的引用图和文本相似度图,生成Node2Vec表示,并与OpenAI文本嵌入结合。最佳监督配置结合有向引用图和文本嵌入,AUC达到约0.84-0.85。同时评估了基于GPT 5.5和5.4 Nano的GraphRAG设置,虽然LLM方法性能高(AUC达0.87),但检索上下文并未持续提升效果,仅用目标论文提示往往与GraphRAG提示表现相当。结论是结构和文本信号在监督预测中互补,但检索增强需谨慎评估。
论文论文影响力预测Node2VecGraphRAGGPT引用图

推荐理由:做学术影响力预测或科研评价的团队,这篇论文直接对比了图模型和LLM两种路线,给出了冷启动场景下的最佳实践——有向引用图+文本嵌入组合最稳,GraphRAG未必比简单提示好。值得点开看具体实验设计和结论。
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