Resumen

La disciplina de las ciencias de la computación incluye muchos campos de investigación, que se influyen y promueven mutuamente su desarrollo. Esto plantea dos grandes retos a la hora de predecir los temas de investigación de cada campo de investigación. Uno de ellos es cómo modelar la representación de temas de grano fino de un campo de investigación. El otro es cómo modelar los temas de investigación de diferentes campos y mantener la consistencia semántica de los temas de investigación cuando se aprende el contexto de influencia científica de otros campos relacionados. Lamentablemente, los enfoques de predicción de temas de investigación existentes no pueden hacer frente a estos dos retos. Para resolver estos problemas, empleamos múltiples cadenas de Redes Neuronales Recurrentes que modelan temas de investigación de diferentes campos y proponemos un modelo de predicción de temas de investigación basado en la atención espacial y el modelado de influencia científica basado en la consistencia semántica. La atención espacial se emplea en la representación de temas de campo que puede extraer selectivamente los atributos de los temas de campo para distinguir la importancia de los atributos de los temas de campo. La modelización de la influencia científica basada en la consistencia semántica asigna temas de investigación de diferentes campos a un espacio semántico unificado para obtener el contexto de influencia científica de otros campos relacionados. Los amplios resultados de los experimentos realizados en cinco campos de investigación relacionados con la disciplina de las ciencias de la computación (CS) muestran que el modelo propuesto es superior a los métodos más avanzados y logra un buen rendimiento en la predicción de temas.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:tema de investigación, modelo de influencia científica, campo diferente, contexto de influencia científica, predicción de temas de investigación, consistencia semántica, campo relacionado, campo de investigación, atención espacial, importancia del campo
• Keywords:research topic, scientific influence modeling, different field, scientific influence context, research topic prediction, semantic consistency, related field, research field, spatial attention, importance of field