Link prediction in co-authorship networks using scopus data

Erik Medina-Acuña, Pedro Shiguihara-Juárez, Nils Murrugarra-Llerena

Resultado de la investigación: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

1 Cita (Scopus)

Resumen

Link Prediction is a common task for social networks and recommendation systems. In this paper, we study the problem of link prediction on Scopus co-authorship networks. We used many well-known relational features, and evaluate them with five different classifiers. Finally, we perform a feature analysis to determine the most crucial features in this setup.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaInformation Management and Big Data - 5th International Conference, SIMBig 2018, Proceedings
EditoresDenisse Muñante, Hugo Alatrista-Salas, Juan Antonio Lossio-Ventura
EditorialSpringer Verlag
Páginas91-97
Número de páginas7
ISBN (versión impresa)9783030116798
DOI
EstadoPublicada - 2019
Publicado de forma externa
Evento5th International Conference on Information Management and Big Data, SIMBig 2018 - Lima, Perú
Duración: 3 set. 20185 set. 2018

Serie de la publicación

NombreCommunications in Computer and Information Science
Volumen898
ISSN (versión impresa)1865-0929

Conferencia

Conferencia5th International Conference on Information Management and Big Data, SIMBig 2018
País/TerritorioPerú
CiudadLima
Período3/09/185/09/18

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Link prediction in co-authorship networks using scopus data'. En conjunto forman una huella única.

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