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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于異構(gòu)網(wǎng)絡表示方法的論文影響力預測算法

      基于異構(gòu)網(wǎng)絡表示方法的論文影響力預測算法

      2021-05-24 | pdf | 1.93 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于圖的隨機游走算法在預測論文影響力時，僅利用學術(shù)網(wǎng)絡的全局結(jié)構(gòu)信息而未考慮局部結(jié)構(gòu)信息，對預測準確率造成影響。針對該問題，提出一種基于異構(gòu)學術(shù)網(wǎng)絡表示學習和多變量隨機游走的論文影響力預測算法。通過構(gòu)建異構(gòu)學術(shù)網(wǎng)絡表示模型，將網(wǎng)絡中的論文、作者和期刊/會議等不同類型的節(jié)點表征到同一個低維向量空間中，同時保留網(wǎng)絡的局部結(jié)構(gòu)信息，將節(jié)點的向量相似度應用于多變量隨機游走方法，實現(xiàn)對論文影響力的準確預測。在 A Miner網(wǎng)站公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，相比于 Page Rank、 Futurer ank等算法，該算法的預測準確性較高。

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