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目前基于科技文献的专家检索方法大多数是静态地获取专家信息,而动态演化的分析方法很少考虑文献的作者、引文作者等外部信息,且很少应用于专家检索领域。基于此,在CAT和To T模型的基础上构建了引文作者主题演化(CATo T)模型,并给出了一种估计CATo T模型参数的吉布斯采样方法以及该模型在专家检索方面应用的方法。该模型集成了CAT和To T模型的优势,不仅可以揭示科技文献中隐含的主题、与主题相关的作者和引文作者,而且可以挖掘主题随时间变化的规律以及专家排名的演化规律。以1 557篇ACL、CONLL