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J-GLOBAL ID：201702242745565712   整理番号：17A0379588

h指数を用いた引用ネットワークにおけるリンク予測法の性能を改善する【Powered by NICT】

Improve the Performance of Link Prediction Methods in Citation Network by Using H-Index

著者 (2件)： Jia Yifan ,  Qu Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CyberC  ページ： 220-223  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 引用ネットワークはグラフマイニングに広く用いられている。ネットワークにおけるミッシングリンクのマイニングやリンクにより接続する次のノード対を予測するタスクであるリンク予測は,引用ネットワークにおける情報検索のための有用なツールである。リンク予測のほとんどの既存の研究では一般に度よりもノードの重要性を測定するためのより先進的な方法を用いた。しかし,実際には,紙の重要性を測定する方法は簡単ではない。いくつかの論文では,引用ネットワークにおける高い相同性を示したが,非常に影響されていない。この問題は引用ネットワークに適用したリンク予測法の性能を制限する。本論文では,論文の重要性を測定し,三種類の古典的リンク予測法を強化する改良法であるH-インデックスを用いた。実引用ネットワーク上での実験を行い,程度のH-インデックスを用いた引用ネットワークにおける高い予測精度で実行できることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 情報検索 ,  *予測技法 ,  相同性 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  グラフマイニング ,  *引用ネットワーク ,  *h指数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： h指数 ,  引用ネットワーク ,  リンク ,  予測法