一种基于领域本体的稿件—审阅人相关度度量方法

• 作者: 周志 肖刘明镜 胡俊峰 邹小军
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 审阅人指派 相似度计算 领域本体 信息检索
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息检索与问答系统
• 页码范围: 163-168
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5603字
• 语种: 中文

摘要

随着稿件数量的不断增长,审阅人指派越来越成为会议组织者、期刊编辑和基金委员会的一项费时费力的工作,计算机辅助审阅人指派研究也由此得到了更多的关注.稿件—审阅人相关度度量是该研究中的一个重点问题.该文设计了一种基于领域本体的稿件—审阅人相关度度量方法.该方法由文档关键词提取、领域本体的自动构建及基于网络流模型的稿件—审阅人相关度计算等部分组成.初步实验表明,该方法在国家自然科学基金申请书申请代码分配的任务中取得较好表现,优于单纯基于关键词字串相似度的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡俊峰	北京大学信息科学技术学院	6	81	3.0	6.0
5	肖刘明镜	北京大学信息科学技术学院	1	1	1.0	1.0
6	周志	北京大学计算语言学教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0
7	邹小军	北京大学计算语言学教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0