【摘 要】
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[目的]本文旨在消除文献系统中的作者重名歧义,以解决其导致的文献错误聚合问题。[方法]通过结构化文献数据建立作者网络、文献网络以及作者-文献网络,来融合不同网络表示学
【机 构】
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1; (中南财经政法大学信息与安全工程学院; 武汉; 430073)2; (武汉大学信息管理学院; 430072);
【基金项目】
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本文为教育部人文社会科学研究一般项目“多语言情境下基于深度表示与对齐的观点摘要研究”（项目编号：19YJC870029）和国家自然科学基金面上项目“大数据环境下基于领域知识获取与对齐的观点检索研究”(项目编号：71373286)的研究成果。
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[目的]本文旨在消除文献系统中的作者重名歧义,以解决其导致的文献错误聚合问题。[方法]通过结构化文献数据建立作者网络、文献网络以及作者-文献网络,来融合不同网络表示学习方法获得文献节点表示,并采用无监督学习方法,将文献节点表示作为特征,使用层次凝聚聚类按照真实作者对文献进行正确划分。[结果]在ArnetMiner、CiteSeerX和DBLP三组数据集上进行实证研究,本文提出的方法在网络稀疏的情况下仍然具有较好的效果,macro-F1值在次优模型基础上最高提升了6%。[局限]仅对英文情境下的作者重名消歧进行了探究,后续将研究更多语言情境下的作者重名消歧问题。[结论]基于网络表示学习的方法能够有效解决作者重名消歧问题,实验结果对于改进科研合作推荐、引文推荐以及知识网络相关研究具有重要意义。
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