För att avslöja information som gömmer sig i länkutrymme i bibliografiska nätverk har länkanalys undersökts ur olika perspektiv under de senaste åren. I den här artikeln tar vi upp ett nytt problem, nämligen citeringsförutsägelse, det vill säga: given information om författare, ämnen, riktade publiceringsplatser samt tid för vissa forskningspapper, hitta och förutsäga citeringsförhållandet mellan ett frågepapper och en uppsättning tidigare uppsatser. Med tanke på den gigantiska storleken av relevanta papper, den löst anslutna citeringsnätverk struktur samt den mycket skev citering relation distribution, citeringsförutsägelse är mer utmanande än andra länk förutsägelser problem som har studerats tidigare. Genom att bygga en metapatbaserad förutsägelsemodell på ett ämnesdicriminativt sökutrymme, föreslår vi här en tvåfas citeringsannolikhetsinlärningsmetod, för att kunna förutsäga citeringsförhållande effektivt och effektivt. Experiment utförs på verkliga dataset med omfattande mätningar, vilket visar att vårt ramverk har betydande fördelar jämfört med vanliga länkförutsägelser för att förutsäga citeringsrelationer i bibliografiska nätverk.
Yu m.fl. Ref-adress som förutsäger citeringsrelationer i heterogena bibliografiska nätverk.
Citation prediction in heterogeneous bibliographic networks
{'venue': 'In Proc. of Siam International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}