253 KB20 KB200220242015Hristovski, DimitarKastrin, Andrejštevilka:1/2letnik:20str. 2-6ISSN:1318-2129COBISSID_HOST:2048383507URN:URN:NBN:SI:doc-YFJ8CCXYslSlovensko društvo za medicinsko informatikoInformatica Medica Slovenicaanaliza omrežijkompleksna omrežjaMeSH geslovnikprocesiranje naravnega jezikarudarjenje besedilznanost o podatkihNapovedovanje povezav v omrežju deskriptorjev MeSH| application to literature-based discovery| Link prediction in the MeSH descriptors network| primer uporabe za odkrivanje zakonitosti iz literature|Discovery of potential new knowledge is presented as the problem of link prediction of edges between nodes that are not inherently connected. The greater the similarity between a pair of nodes, the greater the likelihood that the link will be established. To illustrate the proposed approach we built a large-scale real network of co-occurring MeSH descriptors based on the MEDLINE bibliographical database. Link prediction was performed using node similarity computed using number of common neighbors, Jaccard and Adamic/Adar coefficients, and preferential attachment. The experimental results showed good predictive performanceOdkrivanje potencialnega novega znanja predstavimo kot problem napovedovanja povezav med vozlišči, ki v omrežju niso neposredno povezana: večja kot je podobnost med vozliščema, večje je verjetje, da bo med vozliščema nastopila povezava. Za ilustracijo metode smo zgradili veliko realno omrežje, v katerem so vozlišča predstavljala deskriptorje iz geslovnika MeSH, povezave med vozlišči pa sopojavitev parov deskriptorjev MeSH v zbirki MEDLINE. Za računanje podobnosti med vozlišči smo uporabili število skupnih sosedov, Jaccardov in Adamic/Adarjev koeficient ter koeficient prednostnega povezovanja. Eksperimentalni rezultati kažejo dobro kakovost napovediTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaSlovensko društvo za medicinsko informatiko