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有影响，但是论文可以在出版前撤回，如果出版后不能撤回。也许有作者遇到过这样的情况，因为各种原因想在提交后撤回。如果作者想在出版前撤回稿件，好尽快撤回，对作者的影响越大。
如果作者想撤回稿件，他肯定会得到一些撤回费。一旦撤回作者的可信度可能会受到影响，如果撤回的次数多，你可能会进入杂志社的黑名单，近年来可能无法提交。在论文发表过程中撤回原稿是禁忌，这样的例子也不少，但作者建议不要轻易撤回原稿。平时的论文审查不简单，论文被录用是多么困难，所以没有必要撤回原稿的理由。
主动撤稿有多种原因，不同的原因退稿，处理结果不同。
1、自己发现论文有问题，比如数据不全，实验不对，需要修改等，作者可以主动撤稿，把事情说清楚。如果对方不同意撤稿，硬要发表你的，只好与对方商量，进行大修了，提出新的观点，并保证两稿复制比不要超过15%。
2、自己发现论文有部分内容可能存在重复率高，跟其他人有重复的地方，那么可以主动撤稿。可以说自己提交错误等等原因，反正已经主动撤了，内容自然不再属于侵权。
如果你的论文已经发表了，那么主动撤稿的流程会比较麻烦，需要一定的流程，如果检索了，比如说是知网收录的期刊，那将会在你文章题目后会显示撤回字样的。
主动撤稿不一定全部是学术不端，主动撤稿大部分是学术不端导致的，还有一小部分是因为一些软件侵权或者交叉污染导致的问题而撤稿。由于论文文章发表在了各自领域内顶尖期刊上，在主动撤稿后仍有大量的引用率。 扩展资料 主动撤稿不一定全部是学术不端，主动撤稿大部分是学术不端导致的'，还有一小部分是因为一些软件侵权或者交叉污染导致的问题而撤稿。由于论文文章发表在了各自领域内顶尖期刊上，在主动撤稿后仍有大量的引用率。
作者如果主动撤稿的话，那么肯定是因为自身的原因，可能是不想在该本期刊上发表了，或者是其它一些自身的情况，这时就需要作者向编辑部说明一下情况。据了解，有研究显示，有撤稿行为的作者，相当一部分五年内没有再发表过论文。而且如果作者由于个人原因撤稿两次，编辑部将在2年内拒收有其署名的稿件，相当于将作者拉入黑名单两年。如果是编辑部主动撤稿的，那么就说明是有一定的问题，而且是比较大的问题。因为文章没什么问题的话，一般是不会撤稿的。编辑部撤稿的原因很可能是文章学术不端、重复发表、一稿多投等，如果有以上的原因，那么也不仅仅只是撤稿了，而且还会让作者承担一定的责任，可能会在2年内不发表其署名论文。所以如果作者的文章是编辑部撤稿的，那么近两年就不要想着发表论文了。如果是个人原因不想发表，要看有没有出录用通知了，出了录用不一定能撤稿，强行撤稿损害个人信誉，对后期学术生涯也不利，建议不要做出这种行为，有些期刊也是规定了不能黄稿的。如果是因为查重、学术不端等文章问题，那期刊社那边会自己撤掉你的稿件，就不是你能决定要不要撤稿了，可能会被打入黑名单以后就发不了那本期刊了。法律依据：《中华人民共和国著作权法》第二条中国公民、法人或者其他组织的作品，不论是否发表，依照本法享有著作权。外国人、无国籍人的作品根据其作者所属国或者经常居住地国同中国签订的协议或者共同参加的国际条约享有的著作权，受本法保护。外国人、无国籍人的作品首先在中国境内出版的，依照本法享有著作权。未与中国签订协议或者共同参加国际条约的国家的作者以及无国籍人的作品首次在中国参加的国际条约的成员国出版的，或者在成员国和非成员国同时出版的，受本法保护。
能在sci论文发表过程中，已经见刊发表的文章由于一些原因需要撤回，例如有的论文涉及一些纠纷，有的论文有一些明显的错误，需要撤回，sci发表后可以撤回吗？sci论文发表后如何撤稿?sci论文发表后是可以撤稿的，如果论文还没有最终公开发表，撤稿就相对容易一些，如果文章已经见刊发表撤稿就要复杂一些，总之，撤稿需要作者与杂志社以及其他作者协商沟通的，撤稿是万不得已的选择，建议大家有一份奈何最好不要撤稿，会给作者带来不利影响，不利于今后的论文发表。sci论文发表后如何撤稿1、撤稿如果是因为作者之间有异议导致撤稿，需要向期刊申请并说明理由，期刊主编/出版商会评估是否符合撤稿条件。如果同意撤稿，会在下一期刊登撤稿声明(retraction notice)，一般声明的内容会给作者过目。原文通常仍然是保留在网上，但会连接到撤稿声明。作者应如实说明撤稿理由，不能仅仅是说打乱节奏。2.撤稿整个过程根据具体的撤稿原因有长有短，情况复杂需要等待的时间就长。3. 具体影响要还是要看撤稿原因，比如说因学术不端导致的撤稿后果很严重，但也有属于诚实的错误导致的撤稿就没有大碍，通常论文投出之前需要所有作者同意。
作者需要了解清楚杂志社对撤稿的具体要求，大多是需要作者出具一份文字说明的，说明中应当清楚的列明文章的标题作者，拟刊登的期数和栏目，撤稿的详细原因，一般撤稿原因合情合理，时间也处在可撤稿的时间范围内，大多杂志社是允许撤稿的。作者如果是发表sci论文，需要特别注意，很多sci刊物对撤稿这种行为是明令禁止的，如果刊物不允许，撤稿这种行为就要坚决杜绝了，否则会对作者产生极为不利的影响。
如果你想要取消投稿，必须要发送撤销请求，在邮件中提供论文题目跟期刊分配的投稿编号。此外，你还需要请期刊编辑回复邮件确认，没有任何书面的确认，撤稿流程就不算完成。撤稿通常分为两种情况，即作者主动撤稿和编辑部撤稿：1.作者主动撤稿:（1）作者通过在线投稿系统成功投稿后，由于自身原因提出撤稿，需向编辑部书面说明情况，并签署文章所有署名作者姓名，提交所有署名作者身份证复印件，由此带来的一切损失由作者自行承担。（2）由于作者原因撤稿累计2次者，编辑部将在2年内拒收有其署名的稿件。2.编辑部撤稿:稿件录用后，编辑部若发现稿件存在一稿多投、重复发表、学术不端行为，编辑部将坚决予以撤稿，并将相关材料提交至编委会，做出撤稿决定；作者所缴纳的版面费将作为对期刊的补偿，并出具警示函；情节严重并给本刊带来经济损失的，还将追究作者相应责任，包括通报其所在单位、2年内不发表其署名论文、通报其他相关期刊、经济赔偿等。《检验医学与临床》编辑部将根据具体情况，对撤稿流程做出如下规定：1.若稿件未正式公开发表，则由编辑部撤稿并通知第一作者或通信作者，如作者有异议可向编辑部提出书面复核申请。2.若稿件已正式公开发表，编辑部将在《检验医学与临床》官网及最新一期杂志上刊登“撤稿声明”，并向相关数据库收录机构发送“撤稿声明”，撤回其稿件的所有数据信息。
sci投稿之后，不管是什么原因引起的撤稿，并不是作者想要撤稿，就允许单方面撤回。 正确撤稿方法，是作者向sci期刊申请撤稿，说明理由，期刊主编/出版商会评估是否符合撤稿条件。 若符合，则允许撤稿，反之不能撤稿。
法律分析：通常不会，一般而言，都是公开发表后被人发现部分抄袭，然后被举报，这说明存在学术侵权，而已经主动撤稿的，可以说自己提交错误等等原因，反正已经主动撤了，内容自然不再属于侵权。
法律依据：《中华人民共和国著作权法》 第二条 中国公民、法人或者其他组织的作品，不论是否发表，依照本法享有著作权。
外国人、无国籍人的作品根据其作者所属国或者经常居住地国同中国签订的协议或者共同参加的国际条约享有的著作权，受本法保护。
外国人、无国籍人的作品首先在中国境内出版的，依照本法享有著作权。
未与中国签订协议或者共同参加国际条约的国家的作者以及无国籍人的作品首次在中国参加的国际条约的成员国出版的，或者在成员国和非成员国同时出版的，受本法保护。
能在SCI论文发表过程中，已经见刊发表的文章由于一些原因需要撤回，例如有的论文涉及一些纠纷，有的论文有一些明显的错误，需要撤回，sci发表后可以撤回吗？sci论文发表后如何撤稿?sci论文发表后是可以撤稿的，如果论文还没有最终公开发表，撤稿就相对容易一些，如果文章已经见刊发表撤稿就要复杂一些，总之，撤稿需要作者与杂志社以及其他作者协商沟通的，撤稿是万不得已的选择，建议大家有一份奈何最好不要撤稿，会给作者带来不利影响，不利于今后的论文发表。sci论文发表后如何撤稿1、撤稿如果是因为作者之间有异议导致撤稿，需要向期刊申请并说明理由，期刊主编/出版商会评估是否符合撤稿条件。如果同意撤稿，会在下一期刊登撤稿声明(retraction notice)，一般声明的内容会给作者过目。原文通常仍然是保留在网上，但会连接到撤稿声明。作者应如实说明撤稿理由，不能仅仅是说打乱节奏。2.撤稿整个过程根据具体的撤稿原因有长有短，情况复杂需要等待的时间就长。3. 具体影响要还是要看撤稿原因，比如说因学术不端导致的撤稿后果很严重，但也有属于诚实的错误导致的撤稿就没有大碍，通常论文投出之前需要所有作者同意。
撤稿是发表sci论文过程中无法避免的，但却是要求作者尽力规避的。sci投稿后再撤稿会带来不少的麻烦，容易给作者带来不小的影响。万一遇到要撤稿，作者要学会正确撤稿。那么，sci投稿之后如何撤稿?sci投稿之后，不管是什么原因引起的撤稿，并不是作者想要撤稿，就允许单方面撤回。正确撤稿方法，是作者向sci期刊申请撤稿，说明理由，期刊主编/出版商会评估是否符合撤稿条件。若符合，则允许撤稿，反之不能撤稿。也就是说，并不是所有的撤稿都能成功。sci投稿后，若尚未见刊前需要撤稿，相对比较容易一些，影响小一些。若是见刊后再撤稿，难度就会大大增加，不仅撤稿要得到sci期刊的同意，还会在下一期刊登撤稿声明。一般声明的内容会给作者过目，而发表撤稿声明后的文章，通常仍然保留在网上，但会连接到撤稿声明。sci投稿之后再撤稿是有影响的，作者在撤稿前，一定要考虑当下情况是否有必要撤稿。若不得不撤稿，比如文章中涉及一些纠纷、发现数据错误等，就与sci期刊编辑沟通撤稿相关事宜，如实告知撤稿原因。若没有必要撤稿，建议作者不要撤稿。即撤稿是sci投稿之后不得已的选择。另外，撤稿肯定是有理由的，而理由是否合理，对作者带来的影响是有差异的。比如sci投稿后迟迟没有得到回复，作者不要上来就撤稿，而且耐心询问原因。因为sci论文发表时间相对比较长，而且越到的情况越复杂，要等待的时间就会越长。建议作者提前了解发一篇sci要多久，理智撤稿。
可以的。论文投稿后是可以撤回的，不过撤回难度不同。如果论文还没录用，那么撤稿很容易，不过已经付过的审稿费就要不回来了，因为专家编辑审稿已经算是付出了劳动。如果是论文录用成功了，那么撤回比较难，通常需要杂志社和数据平台都要同时发布撤稿声明，对个人声誉也有一定的影响。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
有影响，但是论文可以在出版前撤回，如果出版后不能撤回。也许有作者遇到过这样的情况，因为各种原因想在提交后撤回。如果作者想在出版前撤回稿件，好尽快撤回，对作者的影响越大。
如果作者想撤回稿件，他肯定会得到一些撤回费。一旦撤回作者的可信度可能会受到影响，如果撤回的次数多，你可能会进入杂志社的黑名单，近年来可能无法提交。在论文发表过程中撤回原稿是禁忌，这样的例子也不少，但作者建议不要轻易撤回原稿。平时的论文审查不简单，论文被录用是多么困难，所以没有必要撤回原稿的理由。
主动撤稿有多种原因，不同的原因退稿，处理结果不同。
1、自己发现论文有问题，比如数据不全，实验不对，需要修改等，作者可以主动撤稿，把事情说清楚。如果对方不同意撤稿，硬要发表你的，只好与对方商量，进行大修了，提出新的观点，并保证两稿复制比不要超过15%。
2、自己发现论文有部分内容可能存在重复率高，跟其他人有重复的地方，那么可以主动撤稿。可以说自己提交错误等等原因，反正已经主动撤了，内容自然不再属于侵权。
如果你的论文已经发表了，那么主动撤稿的流程会比较麻烦，需要一定的流程，如果检索了，比如说是知网收录的期刊，那将会在你文章题目后会显示撤回字样的。
论文收稿录用通知后还能撤稿吗？有的作者收到录用通知后又反悔了，不想再发表论文，于是想要撤稿，这种情况下，可以吗？今天就来说一说这个问题。 1、撤稿一般分为主动撤稿和被动撤稿，一般来说被动撤稿其实就是退稿，就是因为一些原因，虽然通过了初审和外审或者专家审查，结果在终审阶段被退稿了，一般都是由主编或者副主编操作的，原因很多，比如可能觉得这篇论文在大的方针原则上和期刊的要求不符，所以就给退稿了，那么这种情况下作者只能接受。 2、那主动撤稿又是怎么回事呢，主动撤稿就是作者因为一些原因不想在这本期刊上发表论文了，提出撤稿，也有的是因为论文有这样那样的问题，作者觉得不适合发表出去，或者说想要修改一下再发表，提出撤稿。 3、那么这种情况下可以撤稿吗？要看论文有没有见刊，如果没有见刊，只是刚收到录用通知单，那这个时候是肯定可以撤稿的，再晚一些，没有进入印刷厂印刷出来，都是可以撤稿的，印刷出来，见刊以后，这就很难撤稿了，因为那么多纸质期刊都印出来了，现在撤稿，难度你让人家重新印刷吗？这个成本得有多高啊，编辑部不能承担的，作者更是没有能力承担，所以见刊后再让人家撤稿是不合适的，也是不可能的。 4、撤稿会给杂志社和作者双方都带来一些麻烦。网上也是有研究显示，有撤稿行为的作者，相对的有一部分五年内没有再发表过论文。所以说，作者要是想要撤稿的话，一定要考虑清楚。
知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。《计算机科学》创刊于1974年1月，是由重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）主管、主办的学术期刊，是中国计算机学会（CCF）会刊。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。故知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。
前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：
（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；
（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。
以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。 通过 已获取的知识 来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。 整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助， 私信备注【05】添加领取
知识图谱补全分为两个层次： 概念层次的知识补全 和 实例层次的知识补全 。 往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。 但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。
例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。 在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。 实体类型的概念层次模型 在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题 正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。 （1）基于描述逻辑的规则推理机制。 本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。 例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。 描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。 比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。 （2）基于机器学习类型推理机制 经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。 对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。 此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。 （3）基于表示学习类型推理机制 将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。
2、实例层次的知识补全 可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。 事实上， 很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的 ，有时这个过程也被称为 链接预测 。 注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。 （1）基于随机游走的概率补全方法 （2）基于表示学习的补全方法 知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法
（3）其他补全方法 跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全
面临的挑战和主要发展方向： （1）解决长尾实体及关系的稀疏性。 知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。 （2）实体的一对多、多对一和多对多问题。 对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。 （3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。 新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。 （4）KG中关系预测路径长度会不断增长。 关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。