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利用作者关键词网络探测作者相似性

刘萍  郭月培  郭怡婷  
【摘要】:准确识别作者研究内容的相似度,是探测学科知识结构和挖掘潜在合作关系的重要基础工作,也是近年来图书情报学的研究热点。现有的相似度计算方法大都依赖于属性的直接关联,忽略属性间的间接关联。提出一种新的基于作者关键词网络的作者相似度计算方法,通过向量空间模型计算出关键词之间的关联度,再利用图结构相似度算法P-Rank挖掘出作者间的间接关联关系。初步实验表明该方法能够有效地识别作者之间的相似度,相比于传统的关键词耦合和向量空间模型算法,该方法可以明显地提高作者相似度计算的准确性。

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