論文の概要: An Instance-based Plus Ensemble Learning Method for Classification of Scientific Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14237v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 19:42:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:37:15.891235
• Title: An Instance-based Plus Ensemble Learning Method for Classification of Scientific Papers
• Title（参考訳）: 科学論文の分類のための事例ベース+アンサンブル学習法
• Authors: Fang Zhang, Shengli Wu,
• Abstract要約: 本稿では,科学論文の分類に事例ベース学習とアンサンブル学習を併用した新しい手法を提案する。 実験の結果,提案手法は論文を様々な研究領域に分類する上で効果的かつ効果的であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0794749869068005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The exponential growth of scientific publications in recent years has posed a significant challenge in effective and efficient categorization. This paper introduces a novel approach that combines instance-based learning and ensemble learning techniques for classifying scientific papers into relevant research fields. Working with a classification system with a group of research fields, first a number of typical seed papers are allocated to each of the fields manually. Then for each paper that needs to be classified, we compare it with all the seed papers in every field. Contents and citations are considered separately. An ensemble-based method is then employed to make the final decision. Experimenting with the datasets from DBLP, our experimental results demonstrate that the proposed classification method is effective and efficient in categorizing papers into various research areas. We also find that both content and citation features are useful for the classification of scientific papers.
• Abstract（参考訳）: 近年の科学出版物の指数的成長は、効果的かつ効率的な分類において重要な課題となっている。 本稿では,科学論文を関連研究分野に分類するために,事例ベース学習とアンサンブル学習技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 研究分野のグループによる分類システムを用いて、まず、複数の典型的なシード論文を手動で各分野に割り当てる。 次に、分類が必要な各紙について、各分野のすべてのシード紙と比較する。 内容と引用は別々に検討される。 次に、アンサンブルに基づく方法を用いて最終決定を行う。 本研究は,DBLPのデータセットを用いて,論文を様々な研究領域に分類する上で,提案手法が効果的かつ効果的であることを示すものである。 また,学術論文の分類において,内容と引用の特徴の両方が有用であることがわかった。

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