基于本体的高校专家定位系统研究

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专家及其拥有的知识是高校最重要的资产和核心竞争力,专家定位系统能够方便人们迅速查找所需领域的专家信息。然而简单的专家列表不能满足用户选择专家的需求。本文的研究目的在于两个方面:一是如何向用户提供丰富的专家信息,以利于用户对专家的比较和选择;二是如何提高专家排序的准确度。我们利用本体来集成体现专家专长的多源异构数据,同时针对专家集成信息中不同的文档类型和结构设定不同的权重,并利用数据融合技术来提高专家排序的有效性。基于这些关键技术,我们构建了专家查询原型系统,并以武汉大学信息管理学院的教师为实验对象进行了初
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