公开(公告)号：CN109753662A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201910030797.2

申请日：2019-01-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 高建良 ,  蒋志怡 ,  杜宏亮

IPC: G06F17/27 ,  H04L12/24

Abstract: 本发明公开了一种基于分层网络的重名作者辨识方法，包括：步骤1，对于给定文献数据集按照发表时间划分子集；为子集构建作者合作网络Gi，生成分层网络G；为G中的重名作者节点连接link边；若link边两端节点确定为同一人，则合并该link边两端节点；步骤2，计算link边两端重名作者节点的相似分数，并将其赋为对应的link边权值；步骤3，找出权重最大的link边，判断其权值是否大于设定阈值，若大于，则合并该link边两端节点，并按照步骤2中方法更新link边权值，再迭代执行步骤3直至权重最大的link边权值小于或等于设定阈值，此时输出辨识结果，合并的节点对应的作者为同一人。本发明考虑文献发表时间和合作者存在重名等特征，高效准确地解决文献数据集中重名作者问题。

公开(公告)号：CN109753662B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN201910030797.2

申请日：2019-01-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 高建良 ,  蒋志怡 ,  杜宏亮

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/216 ,  H04L41/044

Abstract: 本发明公开了一种基于分层网络的重名作者辨识方法，包括：步骤1，对于给定文献数据集按照发表时间划分子集；为子集构建作者合作网络Gi，生成分层网络G；为G中的重名作者节点连接link边；若link边两端节点确定为同一人，则合并该link边两端节点；步骤2，计算link边两端重名作者节点的相似分数，并将其赋为对应的link边权值；步骤3，找出权重最大的link边，判断其权值是否大于设定阈值，若大于，则合并该link边两端节点，并按照步骤2中方法更新link边权值，再迭代执行步骤3直至权重最大的link边权值小于或等于设定阈值，此时输出辨识结果，合并的节点对应的作者为同一人。本发明考虑文献发表时间和合作者存在重名等特征，高效准确地解决文献数据集中重名作者问题。