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| 1 | 基于社会网络的人名检索结果重名消解显示文摘人物重名现象十分普遍,搜索引擎的人名检索结果通常是多个同名人物相关网页的混合.该文依据同名的不同人物具有不同的社会网络的思想,利用检索结果中共现的人名发现并拓展检索人物相关的潜在社会网络,结合图的谱分割算法和模块度指标进行社会网络的自动聚类,在此基础上实现人名检索结果的重名消解.在人工标注的中文人名语料上进行实验,整体性能达到较好水平,图聚类算法能帮助连通社会网络的进一步划分,从而提高消解效果. | 郎君 秦兵 宋巍 刘龙 刘挺 李生 | 2009 | 计算机学报2009，32，7： | 32 |
| 2 | 作者重名辨识研究进展显示文摘作者重名现象将降低文献检索和网络检索的准确性,影响文献数据搜集质量,增加基于作者个人层面分析评价的障碍。目前国内外学者提出了人工辨识、数据库字段修正、基于机器学习的重名辨识等多种方法来解决作者重名问题。文章总结作者重名辨识面临的问题,分析当前各辨识方法的特点以及不足之处,指明作者重名辨识特别是中国作者重名辨识的发展方向。 | 袁军鹏 俞征鹿 苏成 马峥 杨志清 宿洁 | 2011 | 数字图书馆论坛2011，，10： | 9 |
| 3 | 基于链接的作者重名处理方法研究与应用显示文摘本文提出了一种适用于中文文献索引数据的实体解析方法。区别于新近的属性+链接结构的聚类方法,本方依据实际问题的特点采用了先属性匹配,然后基于文献合作网络的结构解析的策略。该方法在真实的大数据量文献索引数据上运行获得了良好的效果,并已经运用于数字图书馆的检索系统。 | 吴斌 徐超群 王文彬 吴巍 | 2008 | 计算机科学2008，35，3： | 5 |
| 4 | 一种新的重名消解算法在保险领域中的应用研究显示文摘研究客户重名消解问题。针对以往重名消解方法如文本聚类的方法需考虑大量无用词汇并需要人工设定阈值以及类别数量,而基于信息抽取的人物相关属性相似度方法对于人物信息的抽取具有依赖性,提出了一种改进的重名消解算法。该算法首先对具有相同标志的客户进行属性匹配,合并匹配成功的标志;然后进行链接分析,对客户合作网的结构进行分析,将具有相同标志并与同一个代理人实体合作的客户归为一个客户实体,并把具有相同合作对的信息加以分析合并;最后通过原子团簇分析法进行聚类分析。仿真实验结果表明,所提改进算法对中文字符串的匹配处理进行了优化,执行效率高,适合于以大量数据为特征的保险领域的重名消解。 | 姚宇峰 | 2012 | 计算机应用研究2012，29，3： | 3 |
| 5 | Incorporating multi-kernel function and Internet verification for Chinese person name disambiguation显示文摘 | Ruifeng XU Lin GUI Qin LU Shuai WANG Jian XU | 2016 | Frontiers of Computer Science2016，10，6： | 2 |
| 6 | 面向Web社会网络搜索的人名同一性判断显示文摘随着人们在互联网上的行为日益丰富,互联网上的社交行为和关系逐渐接近传统的客观世界的社交网络,并能够真实反映出人与人之间在客观世界的真实关系。可以从互联网中通过搜索的方式来构建一个真实客观世界的社会网络。社会网络搜索技术及其方法逐渐成为目前的研究热点,如何对每个Web进行人名同一性判断是社会网络搜索的关键技术。为了从文本中抽取准确的特征并降低向量维度,本文给出了一个基于C-value和逆文档频率IDF的特征向量权值计算方法;实现了基于余弦夹角的相似度计算的算法;通过对文本聚类算法中层次聚类算法和划分聚类算法的研究,给出一种改进的层次聚类算法来实现人名同一性判断。以搜索引擎的人名检索结果进行测试,说明了基于改进的层次聚类算法能有效地提高人名同一性判断的性能。 | 张晓芳 李国徽 庞永杰 | 2012 | 计算机工程与科学2012，34，9： | 1 |
| 7 | 中文跨文本人名同名同指消解研究显示文摘跨文本命名实体同指是指出现在多个文本中的相同名字指称相同对象.同指消解则是判断相同的名字是否指称相同对象的过程.跨文本同指消解对于多文本摘要和信息融合等具有重要作用.针对中文中最典型的命名实体——人名,研究了使用层次聚类方法在进行跨文本同指消解中的2个重要问题:特征选择和聚类停止条件判断. | 陈晨 王厚峰 | 2015 | 江西师范大学学报(自然科学版)2015，39，2： | 1 |
| 8 | 一种基于特征映射的中文专家消歧方法显示文摘针对中文专家页面特点,以及用于消歧的基准专家页面中信息涵盖不全的问题,该文提出一种基于特征映射的中文专家消歧方法。首先,采用条件随机场模型,从基准专家页面和待消歧页面中提取出所定义的12维人物属性特征,并利用最大熵分类模型,结合已有消歧结果训练出各属性特征的权重;然后,针对某个专家的基准页面,计算待消歧页面与该页面的相似度,根据设定的阈值判断该页面是否单独成类,若不是单独成类,则利用特征映射,扩充该页面的属性特征,结合模糊聚类方法,得到与该页面为一类的页面。在'自然语言处理'及'机器学习'领域进行中文专家消歧实验,结果表明提出的方法能有效对中文专家页面进行消歧。 | 潘霄 余正涛 郭剑毅 毛存礼 杨秀贞 | 2016 | 中文信息学报2016，30，2： | 1 |
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