抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
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】