La recomendación de citas con conocimiento del contexto tiene como objetivo predecir automáticamente las citas adecuadas para un determinado contexto de citación, lo que es esencialmente útil para los investigadores cuando escriben artículos científicos. En los enfoques existentes basados en redes neuronales, la sobrecorrelación en la matriz de pesos influye en la similitud semántica, lo que constituye un problema difícil de resolver. En este trabajo, proponemos un nuevo enfoque de recomendación de citas consciente del contexto que puede mejorar esencialmente la ortogonalidad de la matriz de pesos y explorar patrones de citación más precisos. Demostramos cuantitativamente que los diversos patrones de referencia en el papel tienen características de interacción que pueden afectar significativamente a la predicción de enlaces. Realizamos experimentos con los conjuntos de datos de CiteSeer. Los resultados muestran que nuestro modelo es superior a los modelos de referencia en todas las métricas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Libro:
Introducción : concepto de manipulación genética y su importancia en el momento actual
Artículo:
Una red de función de base radial incremental basada en gránulos de información y su aplicación
Artículo:
Caracterización Morfológica y Reológica de Nanopartículas de Oro Sintetizadas Utilizando Pluronic P103 como Plantilla Blanda
Artículo:
Registro simultáneo de ICG y ECG mediante un dispositivo Z-RPI con un número mínimo de electrodos
Artículo:
Defensa distribuida de atestación de software contra la propagación de gusanos sensores
Libro:
Metodología del marco lógico para la planificación, el seguimiento y la evaluación de proyectos y programas
Presentación:
Estudio de movimientos y tiempos
Tesis:
Materiales y prácticas de construcción sostenible
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060