预测分析以估计引文计数 抽象的 引文计数被认为是评估科学论文的一种很好的方法，在本文中，我们使用线性回归，分类和回归树以及支持向量回归这三种不同的机器学习模型来分析引文计数的估计。 使用 v10作为包含八个功能的数据集，在后者中，我们仅使用了四个，即作者，地点，参考年和出版年。 并创建了新功能，如平均作者累计引用数，场地排名，场地的h5指数，场地的平均引用数和纸张使用时间。 我们以两种不同的方式过滤了数据集。 对于每种情况，使用上述三个机器学习模型对数据集进行评估，并比较它们在R平方和MAE方面