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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.10
- 수록면
- 999 - 1,011 (13page)
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본 연구에서는 논문이나 특허 등의 문서들의 인용 정보를 활용하여 연관성이 높고 중요한 특허를 추천하는 방법을 제안한다. 문서 간의 연관성 지표인 공통피인용횟수와 중요도 지표인 HITS를 적절한 형태로 결합한 뉴먼 커널로부터 두 정보의 반영 정도를 조율하는 것이 핵심이다. 제안하는 방법은 미래의 인용에 대한 예측 오차를 최소화하는 것으로 이를 통해 뉴먼 커널의 조율모수 γ를 적절하게 선택할 수 있다. 또한, 거대 인용 자료를 분석하기 위해 필요한 계산 기술에 대해서 자세히 논의한다. 마지막으로, 미국 등록 특허 400만 건에 대한 실증적 자료 분석을 시행한다.
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참고문헌 (28)
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Blei, D. M. / 2007 / A correlated topic model of science / The Annals of Applied Statistics 1:17~35
Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022
Brin, S. / 1998 / The anatomy of a large-scale hypertextual(web)search engine / Computer Network and ISDN Systems 30:107~117
Cook, D. J. / 2006 / Mining graph data / John Wiley & Sons
Garfield, E. / 1979 / Citation indexing: Its theory and application in science, technology, and humanities / Wiley
Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022
Brin, S. / 1998 / The anatomy of a large-scale hypertextual(web)search engine / Computer Network and ISDN Systems 30:107~117
Cook, D. J. / 2006 / Mining graph data / John Wiley & Sons
Garfield, E. / 1979 / Citation indexing: Its theory and application in science, technology, and humanities / Wiley
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