【摘 要】
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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
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,国家经济安全预警工程北京实验室,国家计算机网络与信息安全管理中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772081),促进高校内涵发展-研究生科技创新项目(5121911044)资助
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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。
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