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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Kuramoto Model Based Approach to Extract and Assess Influence Relations

verfasst von : Marcello Trovati, Aniello Castiglione, Nik Bessis, Richard Hill

Erschienen in: Computational Intelligence and Intelligent Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In this paper, we introduce a novel method to extract and assess influence relations between concepts, based on a variation of the Kuramoto Model. The initial evaluation focusing on an unstructured dataset provided by the abstracts and articles freely available from PubMed [7], shows the potential of our approach, as well as suggesting its applicability to a wide selection of multidisciplinary topics.

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Literatur
1.
Trovati, M., Bessis, N., Huber, A., Zelenkauskaite, A., Asimakopoulou, E.: Extraction, Identification and Ranking of Network Structures from Data Sets. In: Proceedings of CISIS, pp. 331–337 (2014)
2.
Trovati, M.: Reduced topologically real-world networks: a big-data approach. Int. J. Distrib. Syst. Technol. 6(2), 13–27 (2015)CrossRef
3.
Trovati, M.: An influence assessment method based on co-occurrence for topologically reduced big datasets. Soft Comput. 1–10 (2015). Springer, Berlin, Heidelberg
4.
Trovati, M., Bessis, N., Palmieri, F., Hill, R.: Dynamical extraction and assessment of probabilistic information between concepts from unstructured large data sets. Submitted to IEEE transactions (2015)
5.
Kuramoto, Y.: International Symposium on Mathematical Problems in Theoretical Physics. Lecture Notes in Physics, vol. 39. Springer, New York (1975)CrossRef
6.
Trovati, J., Trovati, P., Larcombe, L., Liu, A.: Semi-automated assessment of the direction of influence relations from semantic networks: a case study in maths anxiety. In: The Proceedings of IBDS (2015)
7.
8.
9.
Miller, G.: WordNet: a lexical database for English. Commun. ACM 38(11), 39–41 (1995)CrossRef
Metadaten
Titel
A Kuramoto Model Based Approach to Extract and Assess Influence Relations
verfasst von
Marcello Trovati
Aniello Castiglione
Nik Bessis
Richard Hill
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Singapore
Buch
Computational Intelligence and Intelligent Systems

Print ISBN: 978-981-10-0355-4

Electronic ISBN: 978-981-10-0356-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-0356-1_49