Modèle de langue pour l'ordonnancement conjoint d'entités pertinentes dans un réseau d'informations hétérogènes
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چکیده
This paper proposes a novel model for co-ranking heterogeneous entities, namely authors and documents, within a bibliographic network according to their relevance to a query. This model uses a score propagation algorithm taking into account the graph structure and the query topic. Furthermore, this model integrates two content-based indicators in order to estimate the topical relatedness between connected entities. For relationships between homogeneous entities, this indicator detects marginal citations while it connects two evidence sources for relationships between heterogeneous entities : the document topic and the author’s knowledge. Experiments on the CiteSeerX dataset show the effectiveness of our model. MOTS-CLÉS : Multi-ordonnancement, réseau bibliographique, réseau hétérogène et homogène
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