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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Zhu, GanggaoAutor o CoautorIglesias, Carlos A.Autor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Artículo
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Computing Semantic Similarity of Concepts in Knowledge Graphs

Publicado en: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 29 (1): 72-85 - 2017-01-01 29(1), DOI: 10.1109/TKDE.2016.2610428

Autores:

Zhu, GG; Iglesias, CA
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Telecomunicac, Avda Complutense 30, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This paper presents a method for measuring the semantic similarity between concepts in Knowledge Graphs (KGs) such as WordNet and DBpedia. Previous work on semantic similarity methods have focused on either the structure of the semantic network between concepts (e.g., path length and depth), or only on the Information Content (IC) of concepts. We propose a semantic similarity method, namely wpath, to combine these two approaches, using IC to weight the shortest path length between concepts. Conventional corpus-based IC is computed from the distributions of concepts over textual corpus, which is required to prepare a domain corpus containing annotated concepts and has high computational cost. As instances are already extracted from textual corpus and annotated by concepts in KGs, graph-based IC is proposed to compute IC based on the distributions of concepts over instances. Through experiments performed on well known word similarity datasets, we show that the wpath semantic similarity method has produced a statistically significant improvement over other semantic similarity methods. Moreover, in a real category classification evaluation, the wpath method has shown the best performance in terms of accuracy and F score.
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Palabras clave

DbpediaFrequencyInformation contentKnowledge graphOntologiesQueriesRelatednessRepresentationSemantic relatednessSemantic similarityTaxonomyWebWordnet

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2017, se encontraba en la posición 33/132, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 4.68. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 6.96 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-25, el siguiente número de citas:

  • WoS: 156
  • Scopus: 215
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 211.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 211 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 11.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/43462/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 621
  • Descargas: 1,353
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (ZHU, GANGGAO) y Último Autor (IGLESIAS FERNANDEZ, CARLOS ANGEL).

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Reconocimientos ligados al ítem

This work is supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness under the R&D projects SEMOLA (TEC2015-68284-R) and EmoSpaces (RTC-2016-5053-7), by the Regional Government of Madrid through the project MOSI-AGIL-CM (grant P2013/ICE-3019, co-funded by EU Structural Funds FSE and FEDER), and by the European Union through the project EUROSENTIMENT (Grant Agreement No: 296277) and MixedEmotions (Grant Agreement no: 141111).
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