본 연구에서는 논문이나 특허 등의 문서들의 인용 정보를 활용하여 연관성이 높고 중요한 특허를 추천하는 방법을 제안한다. 문서 간의 연관성 지표인 공통피인용횟수와 중요도 지표인 HITS...
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채민우 (서울대학교) ; 강민수 (광개토연구소) ; 김용대 (서울대학교) ; Chae, Minwoo ; Kang, Minsoo ; Kim, Yongdai
2013
Korean
KCI등재
학술저널
999-1011(13쪽)
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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 HITS...
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 ${\gamma}$를 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.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this research, we propose a document recommendation method which can find documents that are relatively important to a specific document based on citation information. The key idea is parameter tuning in the Neumann kernal which is an intermediate ...
In this research, we propose a document recommendation method which can find documents that are relatively important to a specific document based on citation information. The key idea is parameter tuning in the Neumann kernal which is an intermediate between a measure of importance (HITS) and of relatedness (co-citation). Our method properly selects the tuning parameter ${\gamma}$ in the Neumann kernal minimizing the prediction error in future citation. We also discuss some comutational issues needed for analysing large citation data. Finally, results of analyzing patents data from the US Patent Office are given.
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |