?
Research Papers Recommendation
P. 1-14.
The work is devoted to academic papers recommendation task considered as link prediction on a static citation network. We compare several graph embeddings, text-based and fusion models in the link prediction problem on academic papers citation dataset. We showed that fusion models of graph and text information outperform other approaches based on graph or text information alone. We prove this via an extensive set of experiments with different train/test splits that our fusion models are robust and retain superior performance even with a reduced train set.
Язык:
английский
Ключевые слова: рекомендательная системаcitation networkGraph Embeddingграфовые эмбеддингиrecommendation systemsграф цитирования
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Лядова Л. Н., Малькова К. М., Тимофеев М. В., В кн. : ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ (ТРИС-2017): Материалы VIII Международной научно-технической конференции. : Ростов н/Д : Южный федеральный университет, 2017. С. 98-108.
Аннотация: Описаны требования к универсальным рекомендательным системам, интегрируемым с сервисами сторонних разработчиков. Приведено описание архитектуры системы, настраиваемой на различные предметные области, её компонентов и особенностей их реализации. ...
Добавлено: 14 декабря 2017 г.
Макаров И. А., Герасимова О. А., Сулимов П. А. и др., , in : Proceedings of WebSci’18 Main Conference Poster Session. : Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2018. Ch. 1. P. 1-2.
In this paper we show that for a given co-authorship network we could construct a recommender system for searching collaborators with similar research interests defined via keywords and topic modelling. We suggest new link embedding method and evaluate our model on National Research University Higher School of Economics (NRU HSE) co-authorship network. ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Поршнев А. В., Казаков М. А., , in : Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. Volume 104 Models, Algorithms and Technologies for Network Analysis. : Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY : Springer, 2014. P. 119-126.
Добавлено: 14 октября 2018 г.
Правиков А. А., Фомичев В. А., Бизнес-информатика 2010 № 4 С. 3-11
Статья описывает новый метод проектирования информационного и алгоритмического обеспечения естественно-языковых интерфейсов рекомендательных систем на основе разработки математических моделей семантических объектов. Приводятся сведения о программной реализации предложенного метода в среде PHP + SQL и результатах тестирования программы. ...
Добавлено: 28 сентября 2012 г.
Преображенская А. А., В кн. : Русская филология. 27: Сборник научных работ молодых филологов. : Тарту : Tartu University Press, 2016. С. 25-35.
В статье расматриваются библейские заимствования в барочных проповедях первого придворного поэта Симеона Полоцкого. Впервые анализируется культура цитирования Симеона, приводитя анализ корпуса библейких цитат и цитат из святоотеческой литературы. "Чужой текст" изучается как часть языковой личности Симеона. ...
Добавлено: 16 апреля 2016 г.
Макаров И. А., Герасимова О. А., Сулимов П. А. и др., , in : Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11179.: Berlin : Springer, 2018. P. 20-31.
In this paper, we consider new formulation of graph embedding algorithm, while learning node and edge representation under common constraints. We evaluate our approach on link prediction problem for co-authorship network of HSE researchers’ publications. We compare it with existing structural network embeddings and feature-engineering models. ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Новиков О. В., Прикладная информатика 2013 № 5(47) С. 29-34
Рассматриваются различные способы улучшения производительности рекомендательных систем при помощи снижения объема и размерности исходных данных, кеширования сгенерированных рекомендаций, классификации пользователей. Выделяются основные типы веб-сайтов, использующих рекомендательные системы, с описанием характерных особенностей и сложностей. ...
Добавлено: 28 октября 2013 г.
Макаров И. А., Герасимова О. А., Сулимов П. А. и др., , in : Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11179.: Berlin : Springer, 2018. P. 32-38.
Co-authorship networks contain invisible patterns of collaboration among researchers. The process of writing joint paper can depend of different factors, such as friendship, common interests, and policy of university. We show that, having a temporal co-authorship network, it is possible to predict future publications. We solve the problem of recommending collaborators from the point of ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Anton I.N. Begehr, Peter B. Panfilov, , in : 2022 IEEE 24th Conference on Business Informatics (CBI). Vol. 2: CBI Forum and Workshop Papers.: IEEE, 2022. P. 88-96.
Добавлено: 6 декабря 2022 г.
Новиков О. В., Образование. Наука. Научные кадры 2013 № 5 С. 211-212
Рассматриваются различные подходы кразработке рекомендательных систем при использовании алгоритмов коллаборативной фильтрации — кеширование сгенерированных рекомендаций, классификация пользователей и другие. Описываются способы сбора информации о поведении пользователей веб-сайта. ...
Добавлено: 28 октября 2013 г.
Ананьева М. Е., Макаров И. А., Pendiukhov M., , in : Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. : Springer, 2020. P. 85-99.
In this paper, we study the problem of learning graph embeddings for dynamic networks and the ability to generalize to unseen nodes called inductive learning. Firstly, we overview the state-of-the-art methods and techniques for constructing graph embeddings and learning algorithms for both transductive and inductive approaches. Secondly, we propose an improved GSM based on GraphSAGE ...
Добавлено: 27 февраля 2020 г.
Макаров И. А., Oborevich A., , in : Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021. : NY : IEEE, 2021. P. 000127-000130.
Graph visualization is an effective and efficient way to discover complex inter-connections between elements within the nested structure of data. To accomplish this type of representation machine learning algorithms use a technique called graph embedding and node embedding in particular. However, in this paper, we will compare well-known techniques to yet largely under-explored setting of ...
Добавлено: 19 января 2022 г.
Kupriyanov R., Lavrenova E., Патаракин Е. Д. и др., , in : Dialogue of Cultures - Culture of Dialogue: from Conflicting to Understanding. : European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS, 2020. P. 1212-1221.
Добавлено: 23 ноября 2020 г.
Сущевский В. В., Mohammad K., , in : Companion Proceedings 11th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK21). : [б.и.], 2021. P. 76-78.
Добавлено: 4 июля 2021 г.
Дурандин О. В., Малафеев А. Ю., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1086.: Springer, 2020. P. 120-131.
Добавлено: 16 ноября 2019 г.
We present a study on co-authorship network representation based on network embedding together with additional information on topic modeling of research papers and new edge embedding operator. We use the link prediction (LP) model for constructing a recommender system for searching collaborators with similar research interests. Extracting topics for each paper, we construct keywords co-occurrence ...
Добавлено: 21 января 2019 г.
Таратухина Ю. В., Барт Т. В., Власов В. В., Вестник московского университета им Витте 2019 Т. 2 № 27 С. 7-14
Обучение модели информационной рекомендательной системы связано с исследованием применяемых математических и информационных методов и моделей, их комбинаций с целью обеспечения необходимой точности
формируемых прогнозов и выводов. В статье рассматривается машинное обучение модели рекомендательной
системы с применением статистических методов и анализа больших данных, направленной на решение вопросов индивидуализации образования. В данном случае точность машинного обучения модели зависит от
типа ...
Добавлено: 30 сентября 2019 г.
Мальцева Д. В., Батагель В., Scientometrics 2020 No. 125 P. 313-359
Different research traditions have developed over time to study the quantitative aspects of information and knowledge production, such as scientometrics, bibliometrics, librametrics, informetrics, cybermetrics, webometrics, or altmetrics. These information metrics, or iMetrics, as they were labeled by Milojević and Leydesdorff in Scientometrics 95(1):141–157, 2013, are unified by the usage of quantitative data analysis, applying various statistical methods and techniques and are often used ...
Добавлено: 23 октября 2019 г.
Новиков О. В., Образование. Наука. Научные кадры 2013 № 2-2013 С. 164-167
Рассматривается способ улучшения производительности рекомендательных систем при помощи предварительного выделения групп пользователей с похожим поведением. Для разбиения пользователей на группы используются распределенная версия алгоритма k-средних и алгоритм canopy для определения начальных центроидов. ...
Добавлено: 6 апреля 2013 г.
Мальцева Д. В., Батагель В., Scientometrics 2019 Vol. 121 No. 2 P. 1085-1128
In this paper, the results of a study on the development of social network analysis (SNA) and its evolution over time, using the analysis of bibliographic networks are presented. The dataset consists of articles from the Web of Science Clarivate Analytics database obtained by searching for the keyword “social network*” and those published in the ...
Добавлено: 19 октября 2018 г.
Giordano M., Maddalena L., Manzo M. и др., Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 2023 Vol. 91 P. 259-285
Добавлено: 18 ноября 2022 г.