Event Knowledge Graph: A Review Based on Scientometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, the event knowledge graph field has received significant attention from both academic and industry communities, leading to the proliferated publication of numerous scientific papers in diverse journals, countries, and disciplines. However, a comprehensive and systematic survey of the recent literature in this area to obtain how the development of event knowledge graph evolves over time is lacking. To address this gap, we performed scientometric analyses utilizing the CiteSpace software of version 6.2.R4 package to extract and analyze data from the Web of Science database, including information about authors, journals, countries, and keywords. We then constructed four networks, including the author co-citation network, journal co-citation network, collaborative country network, and keyword co-occurrence network. Analyzing these networks allowed us to identify core authors, research hotspots, landmark journals, and national collaborations, as well as emerging trends by assessing the central nodes and nodes with strong citation bursts. Our contribution mainly lies in providing a scientometric way to quantitatively capture the research patterns in the last decade in the event knowledge graph field. Our work provides not only a structured view of the state-of-the-art literature but also insights into future trends in the event knowledge graph field, aiding researchers in conducting further research in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».