Det är välkänt att konnektivitetsanalys av länkade dokument ger betydande information om strukturen på dokumentutrymmet för oövervakade inlärningsuppgifter. Förmågan att identifiera olika grupper av dokument baserat på länkgrafikanalys är dock proportionell mot grafens densitet och beror på tillgången till länkade och/eller länkade dokument i samlingen. I detta dokument presenterar vi en teoretisk metod för att mäta betydelsen av enskilda ord baserat på den underliggande länkstrukturen i dokumentsamlingen. Detta gör det möjligt för oss att generera en icke-uniform viktfördelning av funktionen utrymme som används för att öka den ursprungliga corpusbaserade dokument likheter. De experimentella resultaten av insamlingen av vetenskaplig litteratur visar att vår metod leder till bättre separation av olika grupper av dokument, vilket ger bättre klusterlösningar.
Ref fokuserar på att samla vetenskaplig litteratur och vikta ord baserat på länkinformation.
Clustering scientific literature using sparse citation graph analysis
{'venue': 'In PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}