Prediction of Category of Scientific Article by Graph Convolution

Sachio Hirokawa, Takahiko Suzuki, Tetsuya Nakatoh

研究成果: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contribution

抄録

The convolution method that uses the IDs of citing paper and cited paper is known to improve the prediction performance of category of papers. This paper proposes a "word convolution"method that uses not only the IDs of the cited and citing papers, but also the words that appear in those papers. The proposed method improves the prediction performance (accuracy) 7% for the core dataset and 12% for the citeseer dataset and gives the same performance for the pubmed dataset compared with the state-of-the-art method.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルProceedings - 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020
編集者Tokuro Matsuo, Kunihiko Takamatsu, Yuichi Ono, Sachio Hirokawa
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ63-67
ページ数5
ISBN(電子版)9781728173979
DOI
出版ステータス出版済み - 9 2020
イベント9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020 - Kitakyushu, 日本
継続期間: 9 1 20209 15 2020

出版物シリーズ

名前Proceedings - 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020

会議

会議9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020
国/地域日本
CityKitakyushu
Period9/1/209/15/20

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 人工知能
  • コンピュータ サイエンスの応用
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 情報システム
  • 情報システムおよび情報管理

フィンガープリント

「Prediction of Category of Scientific Article by Graph Convolution」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル