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数据分析与知识发现  2021, Vol. 5 Issue (4): 90-102     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0532
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融合多特征的中文论文同名学者消歧研究 *
林克柔,王昊(),龚丽娟,张宝隆
南京大学信息管理学院南京 210023
江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京 210023
Disambiguation of Chinese Author Names with Multiple Features
Lin Kerou,Wang Hao(),Gong Lijuan,Zhang Baolong
School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210023, China
Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Service, Nanjing 210023, China
全文: PDF (1086 KB)   HTML ( 7 ) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 解决文献资源管理系统中中文论文学者同名问题。【方法】 在文献数据的基础上构建以“作者名+机构名”为标识的学者实体,利用学者实体的属性构建三个方面的6个相似度特征,分别采用主成分分析、直接赋值权重以及二者结合的方法融合特征,研究各融合方法消歧能力和各特征消歧效果。【结果】 主成分分析与以单个特征为单位的赋值权重相结合的融合方法,以及以单个方面为单位的赋值权重的融合方法能有效降低时间开销,在LIS测试集上F1值分别达到70.74%和70.42%,在经济学测试集上F1值分别达到81.90%和80.93%。【局限】 研究所使用的特征有限,均来源于论文的元数据描述,没有使用外部信息或挖掘文本内容。【结论】 所提特征融合方法可有效解决多特征融合时权重设置问题。
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作者相关文章
林克柔
王昊
龚丽娟
张宝隆
关键词 ： 特征融合,  同名消歧,  主成分分析,  中文论文    
Abstract：

[Objective] This paper aims to address the issues facing document management systems due to Chinese authors with the same names. [Methods] We built author entities with “author name + institution name” based on bibliographic data. Then, we used the attributes of author entities to construct six similarity features from three aspects. Third, we merged these features by principal component analysis or direct weight assignment. Finally, we evaluated the performance of the proposed method. [Results] Our methods significantly reduced processing time. Their F1 values on the LIS dataset were 70.74% and 70.42%, while their F1 values on the economics dataset were 81.90% and 80.93%. [Limitations] The attributes used in this research were only retrieved from metadata of the papers. [Conclusions] The proposed method could improve weight setting of multiple features.
Key words： Feature Fusion    Author Name Disambiguation    PCA    Chinese Papers
收稿日期: 2020-06-08      出版日期: 2020-10-10
ZTFLH:  分类号: TP393  
基金资助:*江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(JY-001);江苏青年社科英才和南京大学仲英青年学者的研究成果之一
通讯作者: 王昊     E-mail: ywhaowang@nju.edu.cn
引用本文:   
林克柔,王昊,龚丽娟,张宝隆. 融合多特征的中文论文同名学者消歧研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 90-102.
Lin Kerou,Wang Hao,Gong Lijuan,Zhang Baolong. Disambiguation of Chinese Author Names with Multiple Features. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2021, 5(4): 90-102.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0532      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2021/V5/I4/90
Fig.1  研究框架
AU IN CA CI IA TI KW
陈婧 湖南师范大学 王知津/张收棉/张素芳/严贝妮/周贺来 南开大学/国家图书馆 蔡骐/陈婧/陈君莲/陈万忠/党洪莉/党美锦… 企业竞争情报作战室运行准备机制研究/政府公共决策支持系统的构建 企业竞争情报/竞争情报作战室/运行准备/公共决策/决策支持/信息系统
Table 1  一个待消歧实体描述结构示例
机构信息方面特征
（SIIN）		 合作信息方面特征（SCIN） 主题信息方面特征（SSIN）
机构作者相似度（SIA）
机构名相似度（SIN）		 合作者相似度（SCA）
合作机构相似度（SCI）		 标题相似度（STI）
关键词相似度（SKW）
Table 2  所有特征汇总
测试集 序号 AU IN1 IN2 SIA SIN SCA SCI STI SKW
LIS测试集 1 安新颖 中国医学科学院 中国医学科学院医学信息研究所 0.845 1.000 0.612 0.000 0.204 0.000
2 安新颖 中国科学院文献情报中心 中国医学科学院 0.442 0.000 0.250 0.707 0.226 0.120
3 安新颖 黑龙江大学 中国科学院文献情报中心 0.331 0.000 0.408 0.000 0.000 0.000
… … … … … … … … … …
1281 张梅 南京大学 西安文理学院图书馆 0.175 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
1282 张梅 解放军医学图书馆 南京大学 0.298 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
1283 张梅 福建师范大学 河北大学 0.214 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
ECO测试集 1 张巍 吉林财经大学 上海理工大学 0.203 0.000 0.000 0.000 0.086 0.000
2 张巍 吉林财经大学 财政部企业司 0.308 0.000 0.000 0.000 0.052 0.000
3 张巍 吉林财经大学 华信惠悦中国投资咨询部 0.335 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
… … … … … … … … … …
1736 姜松 重庆理工大学经济金融学院 重庆理工大学 0.431 1.000 0.500 0.000 0.234 0.000
1737 姜松 重庆理工大学经济金融学院 西南大学经济管理学院 0.235 0.236 0.267 0.577 0.243 0.102
1738 姜松 重庆理工大学 西南大学经济管理学院 0.191 0.000 0.267 0.000 0.178 0.102
Table 3  测试集待消歧实体特征相似度计算结果
测试集 序号 AU IN1 IN2 judge FS
LIS测试集 1 张静 互联网实验室 浙江传媒学院互联网与社会研究中心 1 4.490
2 王斌 河南工业大学 河南工业大学管理学院 1 4.456
3 张静 东北林业大学 东北林业大学图书馆 1 4.099
4 白献阳 河北大学管理学院 中国人民大学 1 3.926
5 刘冬梅 天津理工大学 天津理工大学图书馆 1 3.604
6 刘华 上海大学 上海大学图书馆 1 3.419
7 安新颖 中国医学科学院 中国医学科学院医学信息研究所 1 3.383
8 鄢小燕 中国科学院 中国科学院国家科学图书馆成都分馆 1 3.353
9 张静 西安交通大学图书馆采编部 西安交通大学图书馆副研究馆员 1 3.253
10 李广建 北京大学 北京大学信息管理系 1 3.112
ECO测试集 1 李建军 新疆大学新疆创新管理研究中心 新疆大学经济与管理学院 1 8.708
2 丁慧 南京大学商学院 南京大学商学院经济学系 1 5.328
3 严良 中国地质大学[武汉]经济管理学院 中国地质大学（武汉）经济管理学院 1 4.562
4 刘杨 天水师范学院经管学院 天水师范学院经济与社会管理学院 1 4.325
5 李军 中铝财务有限责任公司 对外经济贸易大学国际商学院 1 4.286
6 贾康 财政部财政科研所 财政部财科所 1 4.243
7 姜松 重庆理工大学经济与贸易学院 重庆理工大学经济金融学院 1 4.142
8 刘伟 北京大学 北京大学经济学院 1 3.793
9 侯鹏 北京林业大学经济管理学院 北京林业大学 1 3.767
10 张云 南开大学经济学院经济系 南开大学经济学院 1 3.693
Table 4  FS从高到低排序前10条结果
Fig.2  LIS测试集主成分分析融合全部特征评价结果
Fig.3  ECO测试集主成分分析融合全部特征评价结果
测试集 序号 去除的方面 WZSIA WZSIN WZSCA WZSCI WZSTI WZSKW R_threshold P/% R/% F1/%
LIS测试集 1 无 0.23 0.27 0.12 0.02 0.16 0.20 0.50 81.93 50.00 62.10
2 SIIN 0.00 0.00 0.18 0.10 0.36 0.36 0.65 52.07 64.71 57.70
3 SCIN 0.40 0.38 0.00 0.00 0.08 0.14 0.40 81.82 39.71 53.47
4 SSIN 0.38 0.39 0.18 0.06 0.00 0.00 0.45 89.71 44.85 59.80
ECO测试集 1 无 0.08 0.15 0.23 0.15 0.18 0.20 0.65 87.10 65.32 74.65
2 SIIN 0.00 0.00 0.29 0.21 0.24 0.26 0.50 82.67 50.00 62.31
3 SCIN 0.12 0.25 0.00 0.00 0.31 0.32 0.65 69.23 65.32 67.22
4 SSIN 0.16 0.24 0.34 0.27 0.00 0.00 0.70 92.55 70.16 79.82
Table 5  去除单个方面特征后主成分分析融合特征对应的F1值最高的评价结果
测试集 序号 去除的特征 WZSIA WZSIN WZSCA WZSCI WZSTI WZSKW R_threshold P/% R/% F1/%
LIS测试集 1 无 0.23 0.27 0.12 0.02 0.16 0.20 0.50 81.93 50.00 62.10
2 SIA 0.00 0.27 0.14 0.04 0.26 0.29 0.65 61.81 65.44 63.57
3 SIN 0.14 0.00 0.15 0.08 0.31 0.32 0.65 53.01 64.71 58.28
4 SCA 0.04 0.10 0.00 0.26 0.32 0.29 0.65 52.69 64.71 58.09
5 SCI 0.32 0.30 0.17 0.00 0.08 0.13 0.45 91.04 44.85 60.10
6 STI 0.29 0.33 0.14 0.02 0.00 0.21 0.50 83.95 50.00 62.67
7 SKW 0.31 0.33 0.16 0.05 0.16 0.00 0.50 82.93 50.00 62.39
ECO测试集 1 无 0.08 0.15 0.23 0.15 0.18 0.20 0.65 87.10 65.32 74.65
2 SIA 0.00 0.17 0.25 0.17 0.20 0.22 0.65 84.38 65.32 73.64
3 SIN 0.10 0.00 0.27 0.19 0.21 0.23 0.50 84.93 50.00 62.94
4 SCA 0.10 0.21 0.00 0.17 0.26 0.26 0.70 70.73 70.16 70.45
5 SCI 0.10 0.19 0.25 0.00 0.21 0.24 0.70 79.09 70.16 74.36
6 STI 0.11 0.19 0.28 0.19 0.00 0.22 0.70 90.63 70.16 79.09
7 SKW 0.11 0.20 0.28 0.21 0.20 0.00 0.70 87.88 70.16 78.03
Table 6  去除单个特征后主成分分析融合特征对应的F1值最高的评价结果
Fig.4  以单个方面为单位和以单个特征为单位赋值权重效果对比
测试集 序号 WSIIN WSCIN WSSIN R_threshold P/% R/% F1/%
LIS测试集 1 0.05 0.85 0.10 0.55 97.40 55.15 70.42
2 0.10 0.70 0.20 0.55 97.40 55.15 70.42
ECO测试集 1 0.05 0.95 0.00 0.70 95.60 70.16 80.93
2 0.10 0.90 0.00 0.70 95.60 70.16 80.93
3 0.15 0.85 0.00 0.70 95.60 70.16 80.93
Table 7  以单个方面为单位直接赋值权重F1值最高时各权重组合评价结果
Fig.5  以单个特征为单位直接赋值权重F1值最高的权重组合中各权重的平均值
Fig.6  LIS测试集两种方法混合与只采用主成分分析法F1值比较
Fig.7  ECO测试集两种方法混合与只采用主成分分析法F1值比较
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