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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Citation Count Prediction Based on Neural Hawkes Model Neural Hawkes 모델을 기반으로 한 인용 횟수 예측

Lisha LIU, Dongjin YU, Dongjing WANG, Fumiyo FUKUMOTO

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요약 :

과학연구의 급속한 발전과 함께 과학논문, 특허 등 출판물도 급속히 늘어났다. 이렇게 많은 양의 출판물에서 높은 품질과 큰 영향력을 지닌 출판물을 식별하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 인용 횟수는 출판물의 향후 영향을 나타내는 잘 알려진 지표 중 하나입니다. 그러나 출판물의 다수의 불확실한 요소를 관련 특징으로 해석하고 이를 활용하여 시간 경과에 따른 출판물의 영향을 포착하는 방법은 여전히 ​​어려운 문제입니다. 본 논문에서는 신경 기반 인용 예측 모델을 통해 다양한 요소를 효과적으로 활용하는 접근 방식을 제시합니다. 구체적으로 제안된 모델은 연속시간 장단기 기억(cLSTM)을 적용한 NHP(Neural Hawkes Process)를 기반으로 하며, 이는 출판 공변량 및 인용을 통해 노화 효과와 잠자는 숲속의 미녀 현상을 보다 효과적으로 포착할 수 있다. 중요합니다. 두 데이터 세트에 대한 실험 결과는 제안된 접근 방식이 최첨단 기준선보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다. 또한 성능 향상에 대한 공변량의 기여도 검증되었습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.11 pp.2379-2388
발행일
2020/11/01
공개일
2020/08/03
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7051
원고의 종류
PAPER
범주
생물사이버네틱스, 신경컴퓨팅

작성자

Lisha LIU
  Hangzhou Dianzi University,University of Yamanashi
Dongjin YU
  Hangzhou Dianzi University
Dongjing WANG
  Hangzhou Dianzi University
Fumiyo FUKUMOTO
  University of Yamanashi

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