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J-GLOBAL ID:202102249886360831   整理番号:21A0132158

ニューラルホークスモデルに基づく引用数予測

Citation Count Prediction Based on Neural Hawkes Model
著者 (5件):
資料名:
巻: E103.D  号: 11  ページ: 2379-2388(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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分類 (2件):
分類
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脳・神経系モデル  ,  情報源 
引用文献 (33件):
  • [1] S. Yuan, J. Tang, Y. Zhang, Y. Wang, and T. Xiao, “Modeling and predicting citation count via recurrent neural network with long short-term memory,” arXiv preprint arXiv:1811.02129, 2018.
  • [2] L. Leydesdorff, P. Wouters, and L. Bornmann, “Professional and citizen bibliometrics: complementarities and ambivalences in the development and use of indicators - state-of-the-art report,” Scientometrics, vol.109, no.3, pp.2129-2150, 2016. 10.1007/s11192-016-2150-8
  • [3] S. Li, W.X. Zhao, E.J. Yin, and J.R. Wen, “A neural citation count prediction model based on peer review text,” Proc. 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pp.4916-4926, 2019.
  • [4] R. Smith, “Peer review: A flawed process at the heart of science and journals,” Journal of the Royal Society of Medicine, vol.99, no.4, pp.178-182, 2006.
  • [5] V.D. Kosteas, “Predicting long-run citation counts for articles in top economics journals,” Scientometrics, vol.115, no.3, pp.1395-1412, 2018. 10.1007/s11192-018-2703-0
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