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Multi-Class SVM+MTL for the Prediction of Corporate Credit Rating with Structured Data

Taeho Hong Gang Ren 2014년

활용도
공유도
영향력

연구자정보

- 저자 Taeho Hong
- 발표논문(2)
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공동연구자(2)
- Gang Ren 2건
- YoungKi Park 1건
유사연구자 (20)※활용도순 상위 20명

공동연구/유사연구

'Taeho Hong'의 연구자 점유율

논문점유율 요약
동일주제 총논문수	주제별 연구자 총논문수	연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균)
138	11	43.0%

연구자 점유율
주제		주제별 논문수	주제별 연구자논문수	주제별 연구자점유율
주제어	svm+	2	2	100.0%
	svm+mtl (multi-task learning)	1	1	100.0%
	multi-classification	2	1	50.0%
	structured data	2	1	50.0%
	svm+mtl	2	1	50.0%
	corporatecreditrating	6	1	16.7%
	support vector machines	16	2	12.5%
	multi-tasklearning	11	1	9.1%
	credit rating	96	1	1.0%
계		138	11
* 주제로 분류 되지 않은 논문건수			0

연구주제 Time-line

'Taeho Hong'의 발표논문(2)

Multi-Class SVM+MTL for the Prediction of Corporate Credit Rating with Structured Data
Gang Ren Taeho Hong 한국지능정보시스템학회 [2014]
Multi-Class SVM+MTL for the Prediction of Corporate Credit Rating with Structured Data
Gang Ren YoungKi Park Taeho Hong 한국경영정보학회 [2015]