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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Link Prediction in Bibliographic Networks

verfasst von : Pantelis Chronis, Dimitrios Skoutas, Spiros Athanasiou, Spiros Skiadopoulos

Erschienen in: ADBIS, TPDL and EDA 2020 Common Workshops and Doctoral Consortium

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Analysing bibliographic networks is important for understanding the process of scientific publications. A bibliographic network can be studied using the framework of Heterogeneous Information Networks (HINs). In this paper, we comparatively evaluate two different algorithms for link prediction in HINs on an instance of a bibliographic network. These two algorithms represent two distinct categories: algorithms that use path-related features of the graph and algorithms that use node embeddings. The results suggest that the path-based algorithms achieve significantly better performance on bibliographic networks.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Link Prediction in Bibliographic Networks
verfasst von
Pantelis Chronis
Dimitrios Skoutas
Spiros Athanasiou
Spiros Skiadopoulos
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-55814-7_28

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