学术论文同名作者消歧问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 传统的消歧方法 | 第14-17页 |
| 1.2.2 基于语义的消歧方法 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织安排 | 第20-22页 |
| 第2章 传统消歧方法的研究 | 第22-34页 |
| 2.1 问题的定义及方法的评价标准 | 第22-24页 |
| 2.1.1 问题形式化定义 | 第22-24页 |
| 2.1.2 评价标准 | 第24页 |
| 2.2 基于聚类方法的同名作者消歧 | 第24-29页 |
| 2.2.1 相似函数的定义 | 第24-26页 |
| 2.2.2 聚类算法的选择 | 第26页 |
| 2.2.3 典型的聚类消歧方法 | 第26-29页 |
| 2.3 基于指派方法的同名作者消歧 | 第29-33页 |
| 2.3.1 基于有监督学习的分类方法 | 第30页 |
| 2.3.2 基于模型的聚类方法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 典型的指派消歧方法 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于高置信度特征属性的分层聚类方法 | 第34-54页 |
| 3.1 数据集的构建 | 第34-39页 |
| 3.1.1 测试数据集的选择及数据预处理 | 第34-38页 |
| 3.1.2 作者名的同义问题 | 第38-39页 |
| 3.2 原子簇的定义 | 第39-40页 |
| 3.3 特征属性置信度评估 | 第40-49页 |
| 3.3.1 合作作者属性 | 第41-43页 |
| 3.3.2 出版单位属性 | 第43-45页 |
| 3.3.3 关键词属性 | 第45-46页 |
| 3.3.4 标题与摘要属性 | 第46-47页 |
| 3.3.5 置信度评估结果与分析 | 第47-49页 |
| 3.4 基于高置信度特征属性的分层聚类方法 | 第49-50页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于语义的消歧方法 | 第54-62页 |
| 4.1 作者相关话题模型 | 第54-56页 |
| 4.2 层次结构话题树 | 第56-58页 |
| 4.3 参数估计 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 同名作者消歧在TLDW系统中的应用 | 第62-69页 |
| 5.1 TLDW系统特点 | 第62-63页 |
| 5.2 TLDW系统框架 | 第63-66页 |
| 5.2.1 学术领域WEB信息抽取 | 第64页 |
| 5.2.2 WEB数据建模及语义数据库的构建 | 第64-65页 |
| 5.2.3 信息网数据库管理系统INM-DBMS | 第65页 |
| 5.2.4 基于INM-DBMS的语义搜索系统 | 第65-66页 |
| 5.3 同名作者消歧工作的应用与实现 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录:攻读硕士学位期间的科研情况 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
