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J-GLOBAL ID：201902272792001885   整理番号：19A0518050

社会的ネットワーク分析に基づく上昇星予測【JST・京大機械翻訳】

Rising Star Forecasting Based on Social Network Analysis

著者 (4件)： Ning Zhaolong (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Liu Yuqing (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Zhang Jun (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Wang Xiaojie (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 24229-24238  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： サイバー-物理-ソーシャルネットワークの開発によって,社会的影響を評価することに関する研究は,増加する関心を引き出した。社会的影響は社会ネットワークにおける人々の重要性を示す。社会ネットワークの代表的なタイプとして,学術社会ネットワークにおける学者の影響を評価する方法は,研究機関にとって実用的な問題である。本論文では,研究者の潜在的影響の評価を目的として,学術的上昇星を見出すことを目的とした。それは,現在,ほとんど影響を及ぼさないが,彼らが将来において影響力のある学者になる可能性がある学者を参照する。現在の研究の多くは,上昇する星の評価に焦点を合わせている。しかし,各学者には成長期が存在する。それは限られた資源を有する若い学者にとって不公平であり,それは会議と勧告においてacquaを作って,それは高等学者から学ぶであろう。本論文において,著者らは,最初に,上昇星の初期値を計算するために,改良PageRank方法であるStarRankを提案して,明示的および暗黙的リンクを通してソーシャルネットワークを構築して,将来における学者のランキングを予測するためにニューラルネットワークを適用した。実際のデータセットに関する実験結果は,著者らの方法が,増加している恒星の数と相関係数に関する最先端の方法より良い性能を有することを実証した。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： 等級づけ ,  ニューラルネットワーク ,  *予測 ,  相関係数 ,  成長期
準シソーラス用語： 最先端 ,  PageRank ,  初期値 ,  社会的影響 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 社会的ネットワーク ,  分析 ,  予測