Scidown文献预览系统！
兴趣点的竞争关系预测:一种基于神经Graphlet的方法( Competitive Relationship Prediction for Points of Interest: A Neural Graphlet Based Approach )
J Zhou T Huang S Li R Hu H Xiong
利益点之间的竞争是指两个利益点直接或间接地提供相似的服务来保障业务的情况。以前关于竞争分析的大部分研究集中在挖掘文本数据，例如新闻文章和社会评论。然而，人们的移动性和移动查询数据的日益增加为分析POI之间的竞争关系提供了一种新的范式，但这一领域在很大程度上仍未被探索。为此，本文尝试对大规模在线地图搜索查询数据进行挖掘，以更好地理解POI竞争关系。基于地图搜索查询数据建立的协同查询POI图，我们开发了一种新颖的基于神经图的预测框架来预测POI之间的竞争关系。我们的模型的一个独特的视角是通过整合地图搜索查询数据和POI数据中反映的多个不同的因素，例如图的结构、地理距离和区域特征，来推断潜在的POI竞争关系。最后，我们在真实世界的数据集上进行了广泛的实验来证明所提出的框架的有效性，并且表明我们的框架在所有评估度量中都以显著的余量优于所有基线。
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download ResearchGate
『Sci-Hub|Scidown』怎么用？来看看教程吧！

支持模式 1.支持DOI号 2.支持英文文献全名搜索 3.支持参考文献搜索 4.知网文献（暂时关闭）

安卓手机、电脑用户，您可以在QQ浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！（注意是文献的DOI号）

苹果手机用户，您需要先在App Store里搜索并下载 Documents by Readdle 这个APP，在APP首页，左划右下角的指南针图标打开APP内置浏览器，在浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！

如出现BUG？赶快加入【Scidown互助交流群】反馈吧：729083885【点击一键加群】
『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 预测的七原子层Janus MSiGeN4 (M = Mo和W)单分子层具有Rashba自旋分裂和高载流子迁移率下载