論文の概要: Shifu2: A Network Representation Learning Based Model for Advisor-advisee Relationship Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07097v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 05:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:26:30.354356
• Title: Shifu2: A Network Representation Learning Based Model for Advisor-advisee Relationship Mining
• Title（参考訳）: shifu2: 助言者関係マイニングのためのネットワーク表現学習モデル
• Authors: Jiaying Liu, Feng Xia, Lei Wang, Bo Xu, Xiangjie Kong, Hanghang Tong, and Irwin King
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク表現学習(NRL)に基づく新しいモデル,すなわちshifu2を提案する。 Shifu2は、コラボレーションネットワークを入力とし、特定アドバイザ・アドバイザー関係を出力とする。 そこで我々は,Shifu2を利用した大規模学術系譜データセットを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.75996880087747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advisor-advisee relationship represents direct knowledge heritage, and such relationship may not be readily available from academic libraries and search engines. This work aims to discover advisor-advisee relationships hidden behind scientific collaboration networks. For this purpose, we propose a novel model based on Network Representation Learning (NRL), namely Shifu2, which takes the collaboration network as input and the identified advisor-advisee relationship as output. In contrast to existing NRL models, Shifu2 considers not only the network structure but also the semantic information of nodes and edges. Shifu2 encodes nodes and edges into low-dimensional vectors respectively, both of which are then utilized to identify advisor-advisee relationships. Experimental results illustrate improved stability and effectiveness of the proposed model over state-of-the-art methods. In addition, we generate a large-scale academic genealogy dataset by taking advantage of Shifu2.
• Abstract（参考訳）: 顧問・顧問関係は直接的な知識の遺産であり、学術図書館や検索エンジンから簡単には利用できない。 この研究は、科学的コラボレーションネットワークの背後に隠されたアドバイザーと助言の関係を見つけることを目的としている。 そこで本研究では,ネットワーク表現学習(NRL, Network Representation Learning, NRL)に基づく新しいモデルを提案する。 既存のNRLモデルとは対照的に、Shifu2はネットワーク構造だけでなく、ノードやエッジの意味情報も考慮している。 Shifu2はノードとエッジをそれぞれ低次元ベクトルにエンコードし、それぞれがアドバイザ・アドバイザーの関係を識別するために使用される。 実験の結果, 提案手法の安定性と有効性が向上した。 さらに,シフ2を利用した大規模学術系譜データセットを作成した。

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