論文の概要: GRAPHYP: A Scientific Knowledge Graph with Manifold Subnetworks of
Communities. Detection of Scholarly Disputes in Adversarial Information
Routes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01331v1
- Date: Tue, 3 May 2022 06:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-04 14:01:02.177508
- Title: GRAPHYP: A Scientific Knowledge Graph with Manifold Subnetworks of
Communities. Detection of Scholarly Disputes in Adversarial Information
Routes
- Title（参考訳）: GRAPHYP:Manifold Subnetworks of Communitiesによる科学知識グラフ。
敵対的情報経路における学際問題の検出
- Authors: Renaud Fabre (LED), Otmane Azeroual (DZHW), Patrice Bellot (LIS),
Joachim Sch\"opfel (GERIICO), Daniel Egret (PSL)
- Abstract要約: 我々は,研究活動の認知的表現における情報空間の設計の理解に取り組む。
認知的コミュニティ」の知識多様体の検出を最適化する新しいグラフ設計幾何学的アーキテクチャを提案する。
グラミーPは「認知コミュニティの多角的サブネットワーク」を設計する手法を用いて、研究分野における異なる探索経路の分類を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The cognitive manifold of published content is currently expanding in all
areas of science. However, Scientific Knowledge Graphs (SKGs) only provide poor
pictures of the adversarial directions and scientific controversies that feed
the production of knowledge. In this Article, we tackle the understanding of
the design of the information space of a cognitive representation of research
activities, and of related bottlenecks that affect search interfaces, in the
mapping of structured objects into graphs. We propose, with SKG GRAPHYP, a
novel graph designed geometric architecture which optimizes both the detection
of the knowledge manifold of "cognitive communities", and the representation of
alternative paths to adversarial answers to a research question, for instance
in the context of academic disputes. With a methodology for designing "Manifold
Subnetworks of Cognitive Communities", GRAPHYP provides a classification of
distinct search paths in a research field. Users are detected from the variety
of their search practices and classified in "Cognitive communities" from the
analysis of the search history of their logs of scientific documentation. The
manifold of practices is expressed from metrics of differentiated uses by
triplets of nodes shaped into symmetrical graph subnetworks, with the following
three parameters: Mass, Intensity, and Variety.
- Abstract（参考訳）: 公開コンテンツの認知多様体は、現在科学のあらゆる分野に拡大している。
しかしながら、SKG(Scientific Knowledge Graphs)は、知識の生産を養う敵対的な方向や科学的論争の悪い写真のみを提供する。
本稿では,構造化対象のグラフへのマッピングにおいて,研究活動の認知的表現における情報空間の設計と,検索インタフェースに影響を与える関連するボトルネックについて理解することに取り組む。
我々はskg graphypを用いて,「認知的コミュニティ」の知識多様体の検出と,例えば学術的論争の文脈において,研究課題に対する敵意的回答に対する代替経路の表現の両方を最適化した,新しいグラフ設計幾何学的アーキテクチャを提案する。
グラミーPは「認知コミュニティの多角的サブネットワーク」を設計する手法を用いて、研究分野における異なる探索経路の分類を提供する。
ユーザは,検索の実践の多様性から検出され,科学文書のログの検索履歴の分析から,認知コミュニティに分類される。
プラクティスの多様体は、対称グラフサブネットワークに形づくられたノードの三重項によって区別された用途のメトリクスから表現され、以下の3つのパラメータ:質量、強度、変数。
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