一种基于OKM的研究领域专家图谱构建方法
2014-07-20分类号：TP391.1
【部门】武汉大学信息资源研究中心
【摘要】从专家所发表的论文文本内容中抽取出专家的研究专长特征,利用重叠K-Means聚类算法对研究领域内的专家进行重叠聚类划分,识别出专家的多个研究专长,并根据共同研究专长将专家聚集在一起,进而在图论的基础上,将专家聚类转化为研究领域内专家的图结构表示,借助网络可视化软件绘制研究领域专家图谱。
【关键词】专家聚类 重叠聚类 专家图谱 OKM
【基金】国家自然科学基金项目“科研团队动态演化规律研究”(项目编号:71273196); 北京市财政项目“大数据环境下情报服务规范化体系建设”(项目编号:PXM2013_178214_000010); 武汉大学自主科研项目(人文社会科学)“网络视角下的应急情报体系建设主题研究”(项目编号:274014,得到“中央高校基本科研业务费专项资金”资助)的研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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