摘要
目前,基于论文合作关系的科学研究人员社会关系网络得到了极大的关注,但是存在实体识别不准确、数据更新不及时等数据质量问题.有鉴于此,提出利用历年项目申请书的合作关系,同时将实体识别问题归结为一个聚类问题,证明该问题的计算复杂度,然后提出了算法来解决该问题,最后在真实数据上验证算法的效率.
For the time being,the social network based on paper cooperation has gained a great deal of attention,but there exists inaccurate entity recognition,failing to update data in time,and uncertain data quality etc.In view of this,this paper puts forward the cooperation on the basis of the history project application,and the problem of the entity recognition attributes to a clustering problem.The computational complexity of the problem is proved.Then the algorithm is proposed to settle the problem.Finally,the efficiency of the algorithm is verified by the experiments on real data.
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期776-784,共9页
Journal of Computer Research and Development
基金
国家自然科学基金项目(61103244
U1509213)
广东省自然科学基金项目(2015A030313433)
广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目(Yq2013074)
广东省普通高校特色创新项目(2015KTSCX036)
广东省高校工程技术研究中心建设项目(GCZXA1306)
信息与通信工程浙江省重中之重学科开放基金项目
中国博士后科学基金项目(2013M540323)
教育部人文社会科学研究项目(15YJA630069)
汕头市科技计划项目(98)~~
关键词
项目合作
社会关系网络
实体识别
聚类
计算几何问题
project cooperation
social network
entity recognition
clustering
computational geometry problems