知名学者引用
除了所发表论文的被引用频次、期刊质量能够彰显学者的学术影响力以外，被知名学者引用也是一项学术评价的重要指标。 当前同舟云学术认定的知名学者包括：诺贝尔奖、菲尔兹奖、图灵奖等奖项获得者，多个国家的院士，同舟云学术“2023全球学者学术影响力排行版”入榜的前10万学者等。
陈红 中国人民大学被知名学者引用：179人次（黄金会员以上可以申请导出本人论文被全部知名学者引用的数据）
1. 桂卫华 中国 中南大学 中国工程院院士 Deep learning feature-based setpoint generation and optimal control for flotation processes
2. 陈晓红 中国 中南大学 中国工程院院士 HNRWalker: recommending academic collaborators with dynamic transition probabilities in heterogeneou..
3. Mau-Chung Frank Chang 美国 University of California, Los Angeles 2008美国工程院院士 Bonsai: High-Performance Adaptive Merge Tree Sorting
4. 陆士新 中国 中国医学科学院肿瘤研究所 中国科学院院士 Caveolin-1 affects tumor drug resistance in esophageal squamous cell carcinoma by regulating express..
5. 蒋昌俊 中国 同济大学 2021中国工程院院士 integration of link and semantic relations for information recommendation
6. 李天瑞 中国 西南交通大学 副教授，博士生导师 Heterogeneous Feature Selection Based on Neighborhood Combination Entropy
7. 李天瑞 中国 西南交通大学 副教授，博士生导师 Noise-aware and correlation analysis-based for fuzzy-rough feature selection
8. 陈德刚 中国 华北电力大学 教授 Optimal granularity selection based on algorithm stability with application to attribute reduction i..
9. 李肯立 中国 湖南大学 A Survey of Accelerating Parallel Sparse Linear Algebra
10. 李天瑞 中国 西南交通大学 副教授，博士生导师 Fast attribute reduction via inconsistent equivalence classes for large-scale data
11. 丁卫平 中国 南通大学 A survey on multi-label feature selection from perspectives of label fusion
12. 钱宇华 中国 山西大学 Consistent Matrix: A Feature Selection Framework for Large-Scale Datasets
13. 王飞跃 中国 中国科学院 Consistent Matrix: A Feature Selection Framework for Large-Scale Datasets
14. 丁卫平 中国 南通大学 Fuzzy Rough Sets-Based Incremental Feature Selection for Hierarchical Classification
15. 俞士纶 美国 University of Illinois at Chicago Semi-Supervised Variational User Identity Linkage via Noise-Aware Self-Learning
16. 陈德刚 中国 华北电力大学 教授 Incremental feature selection with fuzzy rough sets for dynamic data sets
17. 杨天若 中国 海南大学 Key-value data collection and statistical analysis with local differential privacy
18. 俞士纶 美国 University of Illinois at Chicago MC2: Unsupervised Multiple Social Network Alignment
19. 王晓东 美国 Columbia University High-Performance Tensor Learning Primitives Using GPU Tensor Cores
20. 俞士纶 美国 University of Illinois at Chicago Aligning Dynamic Social Networks: An Optimization Over Dynamic Graph Autoencoder
1.学者识别学者识别
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