基于学术社会网络特征的专家搜索算法

【摘要】目前,学术的发展日新月异,学术活动和交流也日益频繁,文献的数量急剧膨胀,在大量的文献和学者数据等异构的学术数据中高效准确地搜索到用户所需要的学术专家信息来用于学术的研究,这是一个新的课题,专家搜索也正是基于此提出的,并且学术专家搜索也渐渐地成为了研究者所关注的一个新热点。现有常用的专家搜索是依赖于文本的文献检索,这种检索方法通过用户输入查询词搜索相关的文献。一般无法直接判断文献的作者是否为某领域的学术专家,且每个人对专家的理解不同,故对专家的认定存在不同的意见,只能依赖于网站或学术圈的推荐。目前成熟的专家搜索模型包括概率主题模型、语言模型和PageRank,这些方法是基于文本或链接的文献搜索。然而,随着学术的发展,学术之间关系的发展趋向多样化,仅仅从文本内容或链接关系的角度出发进行专家搜索会存在很大局限性,因为文本检索需要有文献数据才可以进行,然而,学者之间的相互关系也隐含着学者的地位和权威,所以我们不仅能够从文献的角度进行专家搜索,而且可以从学者的角度进行专家评测。针对现有方法没有全面考虑学术社会网络数据的缺陷,提出一种基于学术社会网络特征的专家搜索算法ANF。该文将社会网络分析和数据挖掘方法相结合,充分考虑了引文网络、合著关系和论文内容三种异构数据。ANF从引文网络的论文引用次数、共引率和权威值来衡量学者的重要性,从合著网络的全局和局部分析学者的中心性,结合文本挖掘方法计算文献与用户查询的相似度,并采用BP神经网络确定专家排名,并通过实验进一步验证基于学术社会网络特征的专家搜索算法的有效性,绘制出学术社会拓扑图,得到相关研究领域专家排名和各研究主题热点词汇,并通过与传统专家搜索方法对比,证明了该方法能够提高专家搜索的准确率。
【作者】刘乐；
【导师】班志杰；
【作者基本信息】内蒙古大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】学术社会网络；合著网络；文本挖掘；专家搜索；引文网络；

【参考文献】
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