Sammanfattning Vetenskaplig litteratur med rika metadata kan representeras som en märkt riktad graf. Denna grafrepresentation gör det möjligt att formulera ett antal vetenskapliga uppgifter som ad hoc-sökning eller namngiven enhetsigenkänning (NER) som typade närhetsfrågor i grafen. En populär närhet åtgärd kallas Random Walk med Restart (RWR), och mycket arbete har gjorts på övervakad lärande av RWR åtgärder genom att associera varje kantetikett med en parameter. I detta papper beskriver vi en ny lärbar närhetsmått som istället använder en vikt per egg etikett sekvens: närhet definieras av en viktad kombination av enkla "pat experter", var och en motsvarar följande en viss sekvens av märkta kanter. Experiment på åtta uppgifter i två underdomäner i biologi visar att den nya inlärningsmetoden avsevärt överträffar RWR-modellen (både tränad och otränad). Vi utökar också metoden för att stödja ytterligare två typer av experter för att modellera inneboende egenskaper hos enheter: frågeoberoende experter, som generaliserar PageRank-måttet, och populära enhetsexperter som gör det möjligt att justera rankingen för särskilda enheter som är särskilt viktiga.
På samma sätt använder REF litteratur grafen och prediktiva modeller av närhet åtgärder, såsom Random Walk med Restart, för att rekommendera papper.
Relational retrieval using a combination of path-constrained random walks
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}