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J-GLOBAL ID：201902270206986253   整理番号：19A1385778

ビッグデータ共著者ネットワークに基づく賞予測に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Award Prediction Based on Big Data Co-author Network

著者 (3件)： Liu Yuchun (Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences) ,  Huang Ruifang (, Beijing, China) ,  Yu Jianjun (Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCCBDA  ページ： 34-38  発行年： 2019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： 科学的に大きいデータが徐々に上昇している分野により,研究者はアカデミックなキャリアと業績の研究における関心の増加を示している。大規模な学術データは学者について学ぶ多くの機会を生み出すが,学術的な受賞者を予測することは依然として困難である。この問題を解決するために,著者らはまず第一に,研究者を効果的に評価するために大規模データ共同認証ネットワークによって作り出された新しい指標集合を提案する。これに基づいて,著者らは次に,計算機科学の分野における中国の離散化されたYoungScholarのための国家科学基金のレシピエントを予測するために,逆伝搬ニューラルネットワークベースの予測モデルを構築した。精度率,再現率,およびF1の実験結果は,このモデルが風上予測において良い性能を持つことを立証する。方法論的貢献に加えて,著者らの研究は学術業績に含まれる根底にあるメカニズムのより良い理解を得るだけでなく,それらのアカデミックなキャリアを管理するための支援と指導を提供することができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機科学 ,  *予測 ,  認証 ,  *ネットワーク ,  予測モデル
準シソーラス用語： 風上 ,  再現率 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  離散化 ,  大規模データ ,  *共著 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  共著 ,  賞 ,  予測