Ranking and Selection from Pairwise Comparisons: Empirical Bayes Methods for Citation Analysis
成对比较中的排序与选择：引文分析的经验贝叶斯方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究引文流的成对比较与期刊影响力排序，未说明经济离散选择行为或网络干扰机制，领域细分证据不足。
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成对比较中的排序与选择：引文分析的经验贝叶斯方法
- 研究问题
- 如何利用期刊之间的引文流进行影响力排序与选择，并通过非参数经验贝叶斯方法形成可与其他排序方案比较的结果？
- 方法与思路
- 作者研究期刊引文流的 Stigler 模型，调整 Bradley–Terry 成对比较模型，并采用非参数经验贝叶斯程序进行排序与选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述了成对比较模型与非参数经验贝叶斯程序在期刊引文分析中的结合，以及与若干其他排序结果的比较。
- 阅读关注点
- 应核对引文流如何转化为成对比较、经验贝叶斯分布怎样估计、选择规则和不确定性处理，以及排序比较所用的标准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要很简短，未说明数据、算法细节或比较结果，不能判断排序可靠性。
原文摘要
We study the Stigler model of citation flows among journals adapting the pairwise comparison model of Bradley and Terry to do ranking and selection of journal influence based on nonparametric empirical Bayes procedures. Comparisons with several other rankings are made.