基于元路径的作者名称协同消歧研究

杨昭

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大数据时代,面向文献网络数据治理和学术成果精准归属,应对作者名称多样性和歧义性的双重挑战,从异质共现网络视角,提出基于元路径的作者名称消歧方法,尝试解决因作者及其归属机构的同名、更名、异名共存伴生难以协同消歧的问题。采用作者名称与机构名称协同策略,将作者名称消歧问题转化为异质网络挖掘问题,构建基于元路径的作者名称消歧框架;结合对象间的语义、空间关联关系,构建作者异质共现网络模型;提出基于元路径的多名聚合、重名消解和机构归一方法,计算名称相似度和困惑度,识别隐性语义关系。以同一机构下的英文论文数据集和单一重名下的中文论文数据集为例,通过实验验证了该方法的有效性。

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来源
《情报学报》 |2023年第3期|327-340|共14页
作者
杨昭;
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作者单位

上海交通大学图书馆;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
作者名称; 重名消解; 协同消歧; 元路径; 大数据;

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