科研文獻系統(tǒng)中專家畫像技術研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當前,科研工作越來越依賴于互聯(lián)網(wǎng),科研人員越來越頻繁的在互聯(lián)網(wǎng)上進行學術交流、科研成果共享和學術檢索等工作。與此同時,各類科研文獻系統(tǒng)也發(fā)展起來。專家畫像系統(tǒng),作為科研文獻管理系統(tǒng)中的子系統(tǒng),建立起專家與專家、專家與機構以及專家與科研領域之間的諸多聯(lián)系,因為具有很好的實用價值和深遠的現(xiàn)實意義。
  本文針對專家畫像系統(tǒng)的建立進行技術研究,從元數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)挖掘兩方面研究了專家畫像系統(tǒng)中基于PDF的元數(shù)據(jù)提取、研究領域挖掘、專家關系

2、挖掘、文獻聚類、標簽抽取幾個方面的關鍵問題。首先,研究了基于PDF的元數(shù)據(jù)提取,區(qū)別于其他按照行進行分類的研究方法,本文采用了基于段落的元數(shù)據(jù)分類方法,并設計了一種基于規(guī)則和支持向量機的混合元數(shù)據(jù)提取模型。然后,研究了專家畫像系統(tǒng)之家各實體之間的關系,設計基于頻繁項集和并查集的算法挖掘研究領域信息,并利用挖掘產(chǎn)生的研究領域改進了K-Means聚類算法,對文獻進行聚類。在標簽的抽取技術中,充分考慮全局和局部詞匯關系,改進了典型的TextR

3、ank模型,提出一種基于頂點和邊融合加權的TextRank關鍵詞和關鍵短語抽取模型。同時,結合專家之間的社會合作關系,對專家進行標簽的標記。在從文獻中抽取標簽的基礎上,研究了專家的聚合模型,并采用頻繁項挖掘算法聚合專家研究的興趣領域與合作專家的關聯(lián)關系。
  最后,應用本文研究得到的技術成果,對專家畫像系統(tǒng)進行設計和實現(xiàn)。使用可視化的圖表組件對挖掘數(shù)據(jù)進行顯示,得到一個數(shù)據(jù)完善、具有良好可視化效果的專家畫像系統(tǒng)。結果表明,充分深入

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