基于多特征融合的同名专家消歧方法研究

• 作者: 崔佳 张仰森 曾健荣 王思远 马欢 黄改娟
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 多特征融合 同名消歧 专家库 聚类算法 数据采集
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 607-613
• 页数: 7页
• 字数: 5503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2020.049

摘要

针对专家库构建过程中出现的同名歧义现象,提出一种基于多特征融合的同名专家消歧方法.从中国知网(CNKI)数据源中获取专家的论文信息,抽取论文的标题、摘要、关键词、作者单位和合作者等关键信息,并将其作为属性特征,构建特征表示模型,进而定义同名专家之间的相似度计算函数.根据计算得到的相似度,将同名消歧问题转化为聚类问题.利用近邻传播聚类算法进行聚类,解决同名消歧问题.在采集的专家论文数据上的实验表明,基于多特征融合的同名专家消歧方法的准确率可达92％,取得良好的消歧效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仰森	北京信息科技大学智能信息处理研究所	104	721	15.0	23.0
3	黄改娟	北京信息科技大学智能信息处理研究所	11	46	4.0	6.0
5	曾健荣	北京信息科技大学智能信息处理研究所	3	8	1.0	2.0
10	崔佳		4	2	1.0	1.0
11	王思远	北京信息科技大学智能信息处理研究所	4	5	2.0	2.0