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J-GLOBAL ID:202102267512690902   整理番号:21A0664635

動的属性ネットワーク表現学習に基づく協力者推薦【JST・京大機械翻訳】

Collaborator Recommendation Based on Dynamic Attribute Network Representation Learning
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: BESC  ページ: 1-6  発行年: 2020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)
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科学的協力は現代の学術研究において重要な役割を果たす。学者間の協調は,高品質の論文をもたらし,学者の学術的影響を改善する。しかし,学術データの急速な成長のため,適切な協力者を見つけるのは,ますます困難である。研究者間の類似性の計算に基づくいくつかの推薦システムがある。しかし,それらの大部分は,科学的共同ネットワークの動的性質を考慮していない。この目的のために,動的属性ネットワーク表現学習(DANRL)に基づく協調推薦アルゴリズムを提案した。それは,ネットワークトポロジー,scholar属性,およびネットワークの動的性質を利用して,低次元ベクトルとして学者を表現する。Scholarベクトルの間の余弦類似性を計算することによって,著者らは,目標学者に対して最も類似した協力者を推薦することができた。さらに,動的ネットワークの各々の時間ステップにおいて,著者らの方法は,ランダムウォークを実行する代わりに,いくつかの選ばれたノードのために埋込みベクトルを訓練する必要があり,そして,推薦効率を著しく改良することができるすべてのノードのために埋込みベクトルを訓練した。2つの実世界データセットに関する実験は,DANRLがいくつかのベースライン方法より優れていることを示した。Copyright 2021 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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