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学术网络重名排岐算法研究

作　者: 林泉
导　师: 李玉华
学　校: 华中科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 重名排岐学术网络特征提取约束用户反馈
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
引　用: 0次
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内容摘要

在科学家合作网络中,有许多科学家的名字是相同的。目前知名的学术平台如Arnetminer,Springer,ACM,DBLP,CiteSeer等在对科学家进行学术能力统计的时候,以科学家的名字来区分科学家,造成了大量的统计误差,也给科学家合作网络研究带来较大偏差,因此重名排岐问题具有很大的研究意义。已有的重名排岐算法在特征的选取上主要集中在共同作者,引用关系,作者单位等,在模型的选择上主要是图模型,存在着精度和召回率都不高的问题。通过分析归纳人在处理重名排岐问题时所用到的方法,将重名排岐这个聚类问题转化为判断两篇学术论文是否为一作者的分类问题。在吸收和改进前人处理重名排岐问题时抽取的特征的基础上,提出了一些新的特征:共同作者(Co-Author),主页(Homepage),引用关系(Citation),作者单位(Co-Org),标题相似度(Titile-Similariy),搜索引擎(Digital-Lib),文献原文(PDF File)。采用感知机来作为分类器,使用个人主页作为约束对感知机的分类结果进行修正。为了进一步提高重名排岐算法的准确性,引入户反馈信息。根据反馈用户的可信程度,将反馈进行分类,从低可信用户反馈中提取特征加入到感知机的输入中,选择了高可信用户反馈作为额外约束来修正感知机的输出,将用户反馈作为训练集对感知机进行持续训练,不断地修正感知机。实验结果表明,引入用户反馈以后,重名排岐算法的准确性能得到大幅的提升,取得了比较好的效果,目前此算法已经运用在Arnetminer系统中。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 课题研究背景  8
  1.2 课题研究的目的和意义  8-9
  1.3 国内外相关技术发展现状  9-13
  1.4 论文的主要研究内容  13
  1.5 全文结构  13-15
2 带约束的神经网络重名排岐算法  15-31
  2.1 重名排岐问题的定义  15-16
  2.2 将重名排岐问题转化为分类问题  16-17
  2.3 特征的选择与抽取  17-26
  2.4 带约束的感知机重名排岐算法  26-30
  2.5 本章小结  30-31
3 引入用户反馈的重名排岐算法  31-42
  3.1 用户反馈方式设计  32-35
  3.2 用户反馈信息分类  35-36
  3.3 在重名排岐算法中引入用户反馈信息  36-41
  3.4 本章小结  41-42
4 实验与分析  42-51
  4.1 实验数据介绍  42-44
  4.2 评估方法  44-45
  4.3 实验方案设计  45-46
  4.4 实验结果分析  46-50
  4.5 本章小结  50-51
5 总结与展望  51-53
  5.1 全文总结  51-52
  5.2 进一步的研究方向  52-53
致谢  53-54
参考文献  54-59
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文  59-60
附录2 攻读硕士学位期间的科研项目  60

学术网络重名排岐算法研究

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