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  Unsupervised Prediction of Citation Influences

Dietz, L., Bickel, S., & Scheffer, T. (2007). Unsupervised Prediction of Citation Influences. In Z. Ghahramani (Ed.), ICML'07 (pp. 233-240). New York, NY: ACM. doi:10.1145/1273496.1273526.

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Name:
citinf-cameraready.pdf
Beschreibung:
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OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
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Copyright Info:
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Lizenz:
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Dietz, Laura1, Autor           
Bickel, Steffen2, Autor           
Scheffer, Tobias2, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              
2Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116552              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Abstract Publication repositories contain an abundance of information about the evolution of scientific research areas. We address the problem of creating a visualization of a research area that describes the flow of topics between papers, quantifies the impact that papers have on each other, and helps to identify key contributions. To this end, we devise a probabilistic topic model that explains the generation of documents; the model incorporates the aspects of topical innovation and topical inheritance via citations. We evaluate the model's ability to predict the strength of influence of citations against manually rated citations.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2008-03-2620072007
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 356448
DOI: 10.1145/1273496.1273526
Anderer: Local-ID: C12573CC004A8E26-7BB3909FC51FCC05C12572D0002F9668-Dietz2006
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 24th International Conference on Machine Learning
Veranstaltungsort: Corvallis, OR, USA
Start-/Enddatum: 2007-06-20 - 2007-06-24

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ICML'07
  Kurztitel : ICML 2007
  Untertitel : Proceedings of the Twenty-Fourth International Conference on Machine Learning
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Ghahramani, Zoubin1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 233 - 240 Identifikator: ISBN: 978-1-59593-793-3