本研究论文介绍了一种分析自然语言处理（NLP）领域内算法学术影响力的新颖方法。通过从学术论文全文构建大规模共现网络，该研究调查了算法如何随着时间的推移相互连接和影响。分析显示，高性能算法、连接不同研究时代的算法以及位于各个子领域交叉点的算法往往表现出更大的影响力。论文强调，算法影响力的下降通常先表现为网络中心位置的丧失和与其他算法关联的减弱。 AI
影响 为理解AI算法在学术研究中的演变和影响提供了一个新框架。
排序理由 该集群包含详细介绍新研究方法的学术论文。
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arXiv:2606.24099v1 Announce Type: new Abstract: Algorithms have become central to scientific research in the era of artificial intelligence (AI). Although algorithm mentions in papers are often used to indicate popularity and influence, existing studies usually evaluate individua…
Algorithms have become central to scientific research in the era of artificial intelligence (AI). Although algorithm mentions in papers are often used to indicate popularity and influence, existing studies usually evaluate individual algorithms in isolation and pay limited attent…