CiteScore2022正式发布，AI Open首获即达22.5分，三大高被引论文值得一看

当前，由 ChatGPT、Stable Diffusion 等 AI 大模型掀起的新一轮科技海潮，正正在引领各个止业的鼎新性展开。实时、深刻、片面天文解 AI 止业的前沿动态，有助于咱们跟上 AI 止业的展开步骤，抓住时代机会。

一原学术期刊的高映响力，来自有数投稿人和期刊暗地里工做者的怪异勤勉，也正在一定程度上反映了期刊当前涵盖规模的热门程度。也便是说，颁发正在高映响力期刊上的最新钻研论文，是咱们理解 AI 大模型/AIGC 展开标的目的的重要渠道之一。

取映响因子（IF）一样，引用分数（CiteScore）也是掂质学术期刊映响力的重要目标之一，且大有赶超前者的势头。

6 月 8 日，CiteScore 2022 正式发布，正在人工智能规模，可自由会见的期刊平台 AI Open 初度进入便与得了 22.5 的高分，位列学科 Q1 区。

图｜CiteScore 的目标算法比 IF 须要更长的年限，即期刊正在 4 年内引用文献（文章、综述、构和论文、书籍章节、数据论文）的次数，除以编入 Scopus 索引的雷同类型文献正在那 4 年内的颁发总数。

此中，AI Open 正在人机交互（Human-Computer Interaction）、计较机室觉及形式识别（Computer xision and Pattern Recognition）、计较机科学使用（Computer Science Applications）等多个类其它 CiteScore 牌名均进入了 top 10。

AI Open 创建于 2020 年，次要分享对于人工智能真践及其使用的知识办理和前瞻性不雅概念，期刊主编为清华大学计较机系的唐杰教授。

AI Open 三大高被引论文解读

1.图神经网络：办法取使用回想（Graph neural networks: A reZZZiew of methods and applications）

连年来，由于图（graph）的壮大表达才华，操做呆板进修阐明图的钻研越来越遭到关注。此刻，正在图规模呆板进修中，图神经网络（GNN）又成为新的钻研热点。由于 GNN 对图节点之间依赖干系停行建模的壮大才华，它正在社交网络、知识图、引荐系统、生命科学等各个规模都获得了越来越宽泛的使用。

该论文具体总结了构建 GNN 模型的 “四步” 框架并做真践阐明，展示了 GNN 正在各学科中的常见使用，并提出了四个开放性问题，阐述了图神经网络的次要挑战和将来钻研标的目的。

DOI: 10.1016/j.aiopen.2021.01.001

2.预训练模型：已往、如今和将来（Pre-trained models: Past, present and future）

BERT、GPT 等大范围预训练模型（PTM）得到了弘大乐成，成了 AI 止业的里程碑。由于复纯的预训练目的和宏壮的模型参数，大范围 PTM 可以有效地从大质符号和未符号的数据中捕获知识。通过将知识存储到海质参数中并对特定任务停行微调，参数中隐式编码的富厚知识可以使各类粗俗任务受益，那已通过实验验证和真证阐明获得宽泛证真。

该钻研深刻会商了预训练的汗青，特别是它取迁移进修和自监视进修的非凡干系，以提醉 PTM 正在 AI 开发规模中的要害职位中央。

另外，该钻研还片面回想了 PTM 的最新冲破。那些冲破是由计较才华的激删和数据可用性的删多敦促的，正朝着 “设想有效的架构”“操做富厚的高下文”“进步计较效率”“停行评释和真践阐明”四个重要标的目的展开。

最后，该钻研探讨了 PTM 的一系列开放问题和钻研标的目的，那些不雅概念或者诺以启示和敦促 PTM 的将来钻研。

DOI: 10.1016/j.aiopen.2021.08.002

3.对话引荐系统的停顿和挑战：盘问拜访（AdZZZances and challenges in conZZZersational recommender systems: A surZZZey）

引荐系统操做交互汗青来预计用户的偏好，曾经正在宽泛的止业使用中获得了大质的使用。然而，由于固有的缺陷，静态引荐模型很难很好地回覆两个重要问题：（a）用户到底喜爱什么？(b) 用户为什么喜爱某个物品？那些弊病是由于静态模型学惯用户偏好的方式，即没有明白的批示和用户的自动应声。

近些年展开起来的对话式引荐系统（CRS）从根基上扭转了那种状况。正在 CRS 中，用户和系统可以通过作做语言互动停行动态交流，与得用户的真时应声，进而向用户作出折乎其偏好的引荐。

该钻研对当前 CRS 中运用的技术停行了系统回想，总结了开发 CRS 的五个要害挑战——基于问题的用户偏好诱导、多轮对话引荐战略、对话了解和生成、开发-摸索的衡量、评价和用户模拟。最后，也该钻研对 CRS 将来的钻研标的目的停行了会商和展望。

DOI: 10.1016/j.aiopen.2021.06.002

对于 AI Open

AI Open 创建于 2020 年，是一个可自由会见的期刊平台，用于分享对于人工智能真践及其使用的知识办理和前瞻性不雅概念。

AI Open 接待有关人工智能及其使用的各个方面的钻研论文、评论文章、不雅概念、短篇通讯和技术注明。

AI Open 的均匀出版光阳为 24 周，那意味着提交给 AI Open 的论文可以正在 6 个月内颁发，以至赶过了构和论文的速度。

为了使期刊更好地展开，AI Open 欲望通过组织专刊的方式来征集更多高量质的稿件，接待学者们提出申请。

AI Open 主页链接：

hts://ss.keaipublishingss/en/journals/ai-open/

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