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基于共词网络的专家专长挖掘
  • ISSN号:1007-7634
  • 期刊名称:情报科学
  • 时间:2012
  • 页码:1815-1819
  • 分类:G250.2[文化科学—图书馆学]
  • 作者机构:[1]武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(71203164); 教育部人文社科项目(10YJC870022)
  • 相关项目:面向知识创新的科研组织知识社区挖掘——从社会资本的角度
作者: 刘萍|周梦欢|
中文摘要:

组织中专家专长的自动识别研究对组织保持组织竞争力具有重要作用,提出基于共词网络的专家专长挖掘方法。从专家相关文档集中抽取特征词形成共词网络,以社区划分的方法对词汇进行聚类,并根据点度中心度确定社区主题,从而自动识别专家专长。实验证明该方法能较好地揭示专家专长主题,精确度达到75.83%。

英文摘要:

Automatic expertise identification plays an important role in sustaining the competence of an organization.This article presents a novel way in discovering expertise based on co-word network.Firstly keywords are extracted from documents associated with each expert,and then these keywords are clustered through community division algorithm.The theme of each community is named according to the degree centrality.The named themes are considered as the expertise of an expert.The experiment illustrates that this method is effective in discovering the expertise of experts,with an accuracy of 75.83%.

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期刊信息
  • 《情报科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 吉林大学
  • 主编:靖继鹏
  • 地址:长春市人民大街5988号
  • 邮编:130022
  • 邮箱:infosci@jlu.edu.cn
  • 电话:0431-85095200
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-7634
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1264/G2
  • 邮发代号:12-174
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,2001年被评为吉林省科技类一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:36930