machine-learning
·⏱ 1m
PaperSummary - Enriching Word Vectors with Subword Information
Intro 논문 제목은 다음과 같습니다. 한국어로 변환하자면, "과학 문헌들의 시스템적인 리뷰를 위해서 키워드 공동 출현 네트워크에 기반한 노블한 방법"이라는 이름이겠죠. 네 이제 얼마나 "노블"한지에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. Novel k...
Page 1 of 3
machine-learning
·⏱ 1m
PaperSummary - Towards a Theory of Scale-Free Graphs - Definition, Properties, and Implications
해당 논문은 2005년에 나온 논문입니다 Abstract 초월 번역 비록 scale-free graph 분야게 급격하게 성장하고 있지만, 어떤 연구들에서도 '정확한 정의(precise definitinon)'이나 그들의 성질에 대한 '엄밀한 증거...
machine-learning
·⏱ 1m
PaperSummary - Enriching Word Vectors with Subword Information
Abstract 초월 번역 연속된 단어를 표현하는 방식(Continuous word representation)에 있어서, unlabeled corpora에 대해서 학습하는 것이 충분히 의미있다는 것을 word2vec과 같은 많은 NLP의 연구들...
machine-learning
·⏱ 4m
PaperSummary - The bibliometric analysis of scholarly production - How great is the impact?
About Paper Citation info는 다음과 같습니다. Abstract 초월 번역 Bibliometric Method(or Analysis)는 research 평가 방법론(research evaluation methodology)를 위...
machine-learning
·⏱ 5m
PaperSummary - Green supply chain management - A review and bibliometric analysis
잡설 뜬금없는 잡설이겠으나, 저는 구글scholar에서 논문을 검색합니다. 누군가는 양질의 논문을 검색하기 위해서 sciencedirect를 사용할지도 모르겠습니다만, 저에게는 편한 interface가 훨씬 더 중요하죠. 뭐 좀 나쁘게 말하자면,...
machine-learning
·⏱ 1m
Bibliometric 에 관한 논문들을 정리하는 폴더입니다.
Intro paper-summary에 대한 내용들이 쌓여 가면서 폴더별로 분류하는 것이 필요하다는 생각을 하게 되었습니다. 따라서, 이 폴더에는 biliometric study에 대한 논문들만을 주로 요약하여 작성할 예정입니다. 논문 summar...
machine-learning
·⏱ 3m
PaperSummary - About Structural Hole vs. bewteennss centrality.
Structual Hole vs. bet centrality. structural hole은 이른바 "구조적 구멍"이라고 많이 말해지는데요, 어떤 네트워크 내에서 서로 다른 두 클러스터의 중간에서, 중간자로서의 역할을 하게 될 경우, 해당 노드는...
machine-learning
·⏱ 5m
PaperSummary - Rich-club phenomenon across complex network hierarchies
2-line summary 는 "k-core에 대한 density 변화율"을 의미함. equivalent random network와 비교하여 normalization. Rich-club phenomenon across complex networ...
machine-learning
·⏱ 7m
PaperSummary - Learning with local and global consistency
2-line summary 사실, harmonic function과의 차이점은, 라는 parameter로 localness와 globalness에 대해 가중치를 다르게 고려하여, semi-supervised learning을 수행했다, 라는 것이...
python-libs
·⏱ 12m
networkx - node classification - harmonic function
2-line summary 몇개만 label되어 있는 graph를 대상으로 node classification을 수행함. 특히, similarity 기반 graph를 만들고 이로부터 node clasisfication을 수행하여 일종의 data ...
machine-learning
·⏱ 7m
PaperSummary - Semi-Supervised Learning Using Gaussian Fields and Harmonic Functions
1-line summary image에 대해 similarty에 기반한 graph를 만들고, 이를 통해 unlabelled data를 효과적으로 labeling하는 방법을 제시. Semi-Supervised Learning Using Gaussi...
machine-learning
·⏱ 8m
PaperSummary - Multi-scale structure and topological anomaly detection via a new network statistic - The onion decomposition
2-line summary k-core decomposition을 개선한 onion-spectrum을 제시하였다. 이는 k-core를 고려하되, "가장 작은 degree를 가지는 node를 순차적으로 잘라나가면서 서로 다른 layer에 배치하는 ...
machine-learning
·⏱ 4m
PaperSummary - Identifying a set of influential spreaders in complex networks
2-line summary 알고리즘은, 가령 influencer들을 통해 모든 네트워크를 커버하려고 할 때, 서로 겹치지 않게 하려면 어떻게 하는 것이 제일 좋은가? 를 보여준 알고리즘. 그냥 "이웃들에게 투표를 하는 알고리즘"이며, 선택되고 나...
machine-learning
·⏱ 4m
PaperSummary - A model of Internet topology using k-shell decomposition
1-line summary 인터넷 구조를 파악하기 위해 k-shell decomposition, percolation theory, fractal theory등을 사용하였으며, 이를 통해 인터넷을 구성하는 3가지 요소를 도출해냄. A model ...
machine-learning
·⏱ 6m
PaperSummary - The Ubiquity of Small-World Networks
2-line summary 이 논문 이전에는 random network만을 reference로 삼아, small-world network를 결정하였으나, 정확하지 못했음. 여기서는 lattice network, random network를 함께 ...
machine-learning
·⏱ 3m
PaperSummary - Community Detection via Semi-Synchronous Label Propagation Algorithms
graph의 각 노드들의 label을 파악하기 위한 Label Propatation Algorithm(LPA) 방법은 처음 제시되었을 때는 "비동기적인 방법"이어서, 속도가 매우 느렸던, 반명, 본 논문에서 제시하는 방법은, "Semi-Synch...