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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Combinational Meta-paths Mining for Correlation Relationship Evaluation in Bibliographic Networks

verfasst von : Qinchen Wu, Peng Wu, Li Pan

Erschienen in: Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Correlation relationships between objects are pervasive in heterogeneous information networks such as bibliographic networks, which made it possible to evaluate proximity between nodes from different perspectives. To explain these semantically rich correlations, meta-paths formed by interconnected node types and edge types have been widely used. This means, using meta-paths and their combinations we can explicitly evaluate relationships between nodes, and thus made it possible to search for proximate nodes according to specific correlations they carried. In this paper, we propose a combinational meta-paths mining algorithm to evaluate correlation relationships between nodes in bibliographic networks. Experiments with bibliographic networks have proved its effectiveness with respect to prior knowledge based results.

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Metadaten
Titel
Combinational Meta-paths Mining for Correlation Relationship Evaluation in Bibliographic Networks
verfasst von
Qinchen Wu
Peng Wu
Li Pan
Copyright-Jahr
2018
Buch
Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing

Print ISBN: 978-3-030-00915-1

Electronic ISBN: 978-3-030-00916-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00916-8_60

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