基于职业经历和引文网络的华人姓名消歧算法

摘要：

作者姓名歧义是科技文献研究的重要基础问题,该问题在华人姓名中一直没有得到较好的解决,本研究目的在于提升华人姓名消歧算法的准确率.本文首次提出基于作者职业经历与引文网络的姓名消歧算法,该算法在构建的华人作者Web of Science(WoS)论文准确集上的F1值达到82.91％,但在数据可得性、规模化使用等方面存在一定限制.本文的算法是针对WOS华人作者的姓名消歧算法,具有操作性强、运算速度快、不依赖于复杂模型、不受制于计算资源等特性,具备良好的应用前景,本文构建的精确数据集亦对后续研究有借鉴意义.

关键词：姓名消歧、华人学者、监督学习、职业经历、引文网络

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：82-89,100