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J-GLOBAL ID：201702286553191899   整理番号：17A0404758

多重関係ベースリンク予測による共著進化の解明機構【Powered by NICT】

Uncovering mechanisms of co-authorship evolution by multirelations-based link prediction

著者 (1件)： Zhang Jinzhu (Department of Information Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 1  ページ： 42-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々が多様な動機とCo原著ことを選ぶために,単一機構を共著形成と進化の包括的な理解を提供するには不十分である。ハイブリッド機構を併用共著進化に影響する方法はまだ非常に明瞭な,これは,次の研究課題をもたらす(1)各機構はお互いに活用するか,最良のハイブリッド機構(2)に結合する複数の機構の異なるグループに分類される機構とし各群は,本論文では,多重関係ベースのリンク予測と呼ばれる改良されたメタ経路ベースのモデルを用いてこれらの質問を指摘し,それは不均質なネットワークにおける予測因子としての各機構およびそれらの組み合わせを示すとリンク予測による予測因子を定量的に評価し共著進化にどのように寄与するか。実験は,図書館情報学(LIS)で行った。結果は最も適切な機構は,重みを持つ予測因子の組み合わせで示されるハイブリッド機構であることを示した。添加では,異なる分類機構の寄与を比較した,ベース機構であるキーワードとジャーナルベース機構よりもより重要である。結果も不均一書誌ネットワークから投影均一共著者ネットワークには情報損失であることを示した。著者らの研究は,モデルにより予測情報を加えると今後の不均一ネットワークの他のタイプに本方法を適用した。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： 多重化 ,  キーワード ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： データ損失 ,  予測因子 ,  *共著 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機構 ,  共著進化 ,  多重関係に基づくリンク予測 ,  不均一ネットワーク ,  研究協力

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  リンク ,  予測 ,  共著 ,  進化