論文の概要: Text-Driven Neural Collaborative Filtering Model for Paper Source Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17722v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 02:16:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 19:15:20.109591
• Title: Text-Driven Neural Collaborative Filtering Model for Paper Source Tracing
• Title（参考訳）: 紙ソース追跡のためのテキスト駆動型ニューラルコラボレーティブフィルタリングモデル
• Authors: Aobo Xu, Bingyu Chang, Qingpeng Liu, Ling Jian,
• Abstract要約: PST(Paper Source Tracing)タスクは、与えられた学術論文に対する重要な参照の識別を自動化することを目的としている。 このフレームワークでは、最終的な予測を生成するために、Neural Collaborative Filtering(NCF)モデルを採用している。 本手法は平均精度(MAP)測定値で0.37814のスコアを達成し,ベースラインモデルを上回っ,全参加チームで11位となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.124958340749622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying significant references within the complex interrelations of a citation knowledge graph is challenging, which encompasses connections through citations, authorship, keywords, and other relational attributes. The Paper Source Tracing (PST) task seeks to automate the identification of pivotal references for given scholarly articles utilizing advanced data mining techniques. In the KDD CUP OAG-Challenge PST track, we design a recommendation-based framework tailored for the PST task. This framework employs the Neural Collaborative Filtering (NCF) model to generate final predictions. To process the textual attributes of the papers and extract input features for the model, we utilize SciBERT, a pre-trained language model. According to the experimental results, our method achieved a score of 0.37814 on the Mean Average Precision (MAP) metric, outperforming baseline models and ranking 11th among all participating teams. The source code is publicly available at https://github.com/MyLove-XAB/KDDCupFinal.
• Abstract（参考訳）: 引用知識グラフの複雑な相互関係の中で重要な参照を識別することは困難であり、引用、著者名、キーワード、その他の関係属性を通して接続を包含する。 PST(Paper Source Tracing)タスクは,先進的なデータマイニング技術を利用した学術論文における重要な参照の識別を自動化する。 KDD CUP OAG-Challenge PSTトラックでは、PSTタスクに適したレコメンデーションベースのフレームワークを設計する。 このフレームワークでは、最終的な予測を生成するために、Neural Collaborative Filtering(NCF)モデルを採用している。 論文のテキスト属性を処理し,モデルの入力特徴を抽出するために,事前学習された言語モデルであるSciBERTを利用する。 実験結果によると,本手法は平均精度(MAP)測定値において0.37814のスコアを達成し,ベースラインモデルを上回っ,全参加チームで11位となった。 ソースコードはhttps://github.com/MyLove-XAB/KDDCupFinal.comで公開されている。

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