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J-GLOBAL ID：201702274082264358   整理番号：17A0371519

文献ベース発見のための不均一書誌情報ネットワークの学習【Powered by NICT】

Learning the heterogeneous bibliographic information network for literature-based discovery

著者 (3件)： Sebastian Yakub (School of Information Technology, Monash University Malaysia) ,  Siew Eu-Gene (School of Business, Monash University Malaysia) ,  Orimaye Sylvester Olubolu (School of Information Technology, Monash University Malaysia)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 115  ページ： 66-79  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： HBIN LBD,不均一書誌情報ネットワーク(HBIN)グラフ内のlexico引用構造を利用する新しい文献ベース発見(LBD)法を提案した。他の既存のLBD法とは異なり,HBIN LBDは切断研究分野で公表された科学論文の間の潜在的関連性を発見するためのHBINグラフに見られるmetapath特徴を利用する。さらに,本論文では,提案したモデルへの意味とトピックモデリング成分を導入することの影響を調べた。時間スライス歴史的文献データを用いて,二LBD仮説を再構築することにより,この方法の性能を示す:魚油とレイノー症候群仮説と片頭痛とマグネシウム仮説。提案した方法は,最大88.86%の精度と0.89F値とこれらの以前に切断された研究分野の研究論文間の将来の共引用リンクを予測することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  マグネシウム ,  *情報ネットワーク ,  魚油 ,  片頭痛
準シソーラス用語： 研究論文 ,  引用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 文献に基づく発見 ,  異種書誌情報ネットワーク ,  リンク予測

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 文献 ,  発見 ,  不均一 ,  書誌 ,  情報ネットワーク ,  学習