多专长专家识别方法研究——以大数据领域为例

• 作者: 刘晓豫 朱东华 汪雪锋 黄颖
• 来源期刊: 图书情报工作
• 学科: 社会科学
• 关键词: 专家识别 重叠K-means 多专长专家 大数据 TFIDF
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 情报研究
• 页码范围: 55-63
• 页数: 9页
• 分类号: G316
• 语种: 中文
• DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2018.03.007

摘要

[目的/意义]国家政府、大中型企业以及研究机构面对技术难题,如何找到合适的专家是迫切需要解决的问题.面对需要运用多学科知识来解决的综合性复杂难题,寻找到多专长专家显得尤为重要,寻找合适的方法识别出多专长专家是本研究的目的.[方法/过程]利用专家所发表的学术论文数据,通过抽取专家有代表性的研究专长特征,基于TFIDF加权的重叠K-means聚类算法对专家进行重叠聚类划分,挖掘出专家的多个研究专长,进而识别出多专长专家.[结果/结论]研究结果表明TFIDF加权的重叠K-means聚类算法在查准率、召回率和F值上有良好的表现,可以识别多专长专家.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱东华	北京理工大学管理与经济学院	154	2214	24.0	39.0
2	汪雪锋	北京理工大学管理与经济学院	83	782	15.0	23.0
3	黄颖	北京理工大学管理与经济学院	18	109	7.0	9.0
4	刘晓豫	北京理工大学管理与经济学院	3	7	2.0	2.0