第一个错误

Question

我相信我在微软的学术知识API中遇到了一些错误。第一种是当我使用CalcHistogram方法使用'Conference Instance Entity'运行搜索时。我运行了一个指定会议名称的搜索，并为2008年以后的任何事情设置了开始日期。以下是我的代码（在python中）：

'expr': "And(Composite(PCS.CN = 'AAAI'),CISD>'2008')",

我指定要返回的属性是引文计数（CC）和会议开始日期（CISD）。问题是由于某种原因，结果不包括2009年的任何内容。

{"attribute":"CISD",
"distinct_values":9,
"total_count":9,
"histogram":[
{"value":"2008-07-13","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2010-07-11","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2011-08-07","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2013-07-14","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2014-07-27","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2015-01-25","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2016-02-12","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2017-02-04","logprob":-25.000,"count":1},
{"value":"2018-02-14","logprob":-25.000,"count":1}]
}]

这令人困惑，因为它每隔一年都有相关信息。但是，AAAI确实在2009年举行了一次会议，API提供了相关信息。当查询过滤器是会议和年份（在这种情况下为AAAI和2009）的论文时，我会得到一份完整的论文清单。为什么今年被排除在会议即时搜索之外？

我遇到的第二个错误是缺少某些论文的数据。我能够找到我搜索的具体论文，但他们缺少有关会议或期刊的信息。

{
"expr":"Ti = 'decontamination of mutually contaminated models'",
"num_entities":1,
"histograms":[
{"attribute":"AA.AuN",
"distinct_values":2,
"total_count":2,
"histogram":[
{"value":"clayton scott","logprob":-21.161,"count":1},
{"value":"gilles blanchard","logprob":-21.161,"count":1}]
},
{"attribute":"J.JN",
"distinct_values":0,
"total_count":0,
"histogram":[]
},
{"attribute":"C.CN",
"distinct_values":0,
"total_count":0,
"histogram":[]
}]
}

在这里，我搜索了2014年AISTATS（国际人工智能与统计会议）会议的论文。我发现本文使用的是DBLP数据库，并在此处包含了链接：

http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aistats/aistats2014.html

正如您所看到的，Microsoft API返回了论文的正确作者，因此它的数据库中显然有一些相关信息。但是，它不包含有关其会议或期刊名称的信息。

非常感谢回应。提前谢谢你，

肖恩

Answer 1

第一个错误

我们目前不认为AAAI 2009是一个离散的会议实例。您仍然可以从AAAI 2009找到论文的原因是因为我们在AAAI 2009 上发表了论文，我们只是没有将它们与离散的会议实例相关联。我们仍然将它们链接到AAAI系列，这就是为什么查询“AAAI 2009”有效（我们的查询解析器将“AAAI”识别为会议系列，将“2009”识别为出版年）。

第二个错误

对于论文Decontamination of Mutually Contaminated Models，我们根本没有设法将其与JMLR（机器学习研究期刊）或AISTATS（国际人工智能和统计会议）混为一谈。实际上，我们目前甚至不认识AISTATS作为会议系列。

我已经向我们的团队提出了这两个错误，我们将努力在未来的数据刷新中解决这些错误。

另外，Microsoft Academic Knowledge API中的数据正在为我们的Microsoft Academic网站提供支持。我提到，因为该网站有一个非常方便的“反馈”功能，可以轻松报告这些类型的数据问题（如果您愿意，可以匿名）。我可以向您保证，我们非常认真地对待图表中的这些类型的数据错误，并希望快速修复它们。

缺少Microsoft Academic Knowledge API的信息

1 个答案:

第一个错误

第二个错误