基于网络的科学概念链接预测——一项 Science4Cast 竞赛参赛方案

Joao P. Moutinho; Bruno Coutinho; Lorenzo Buffoni

基于网络的科学概念链接预测——一项 Science4Cast 竞赛参赛方案

社会与信息网络 2022-01-21 v1 无序系统与神经网络机器学习物理与社会

作者: Joao P. Moutinho , Bruno Coutinho , Lorenzo Buffoni

摘要

我们报告了在 Science4Cast 2021 竞赛背景下,为预测科学概念复杂网络中的链接而构建的模型。我们表明该网络极度倾向于连接高度数节点,意味着新的科学联系主要在热门概念之间建立,这构成了我们模型的主要特征。除这种流行性概念外,我们使用由公共邻居的归一化计数所量化的节点间相似性度量来改进模型。最后,我们表明通过考虑时间加权邻接矩阵可进一步改进模型,其中较旧和较新的链接在预测中具有更高影响,分别代表了根基性概念和前沿研究(state of the art)。

关键词

链接预测复杂网络科学概念 Science4Cast 节点度公共邻居时间加权邻接

引用

@article{arxiv.2201.07978,
  title  = {Network-based link prediction of scientific concepts -- a Science4Cast competition entry},
  author = {Joao P. Moutinho and Bruno Coutinho and Lorenzo Buffoni},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2201.07978},
  year   = {2022}
}

备注

Keywords: Link Prediction, Complex Networks, Semantic Network

基于网络的科学概念链接预测——一项 Science4Cast 竞赛参赛方案

摘要

关键词

引用

备注

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