基于LSTM模型与加权链路预测的学科新兴主题成长性识别研究

doi:10.3969/j.issn.1008-0821.2022.09.004

现代情报 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (9) : 37-48,142. DOI: 10.3969/j.issn.1008-0821.2022.09.004

数据分析与大数据挖掘

基于LSTM模型与加权链路预测的学科新兴主题成长性识别研究

{{article.zuoZhe_CN}}

作者信息 +

Identifying Growth of Discipline Topics Using LSTM and Weighted Link Prediction

{{article.zuoZhe_EN}}

Author information +

History +

本文亮点

HeighLight

摘要

Abstract

关键词

Key words

引用本文

EndNote

Ris (Procite)

Bibtex

导出引用

{{article.zuoZheCn_L}}. {{article.title_cn}}. {{journal.qiKanMingCheng_CN}}. 2022, 42(9): 37-48,142 https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-0821.2022.09.004

{{article.zuoZheEn_L}}. {{article.title_en}}. {{journal.qiKanMingCheng_EN}}. 2022, 42(9): 37-48,142 https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-0821.2022.09.004

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

参考文献

基金

版权

PDF(1823 KB)

Accesses

Citation

Detail

段落导航

Received	Published
2022-01-03	2022-09-01
Issue Date
2022-09-05

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

本文亮点

HeighLight

摘要

Abstract

关键词

Key words

引用本文

{{custom_sec.title}}

{{custom_sec.title}}

参考文献

参考文献

{{custom_fnGroup.title_cn}}

脚注

{{custom_ack.title_cn}}

基金

版权