多源专家特征信息融合研究

【目的】为全面获取专家资源,探究多源专家特征信息融合方法。【方法】从传感器工作过程出发,依次论述基于知识传感器、Web传感器和社会网络传感器的专家特征识别方法。鉴于三种方法获取的专家特征向量存在冲突,围绕资源均衡度设计基于多源信息融合的专家特征识别方法。【结果】与C-DBLP统计专家特征进行匹配,相似度达到38.97%,与同类型方法比较,结果在正常范围内。【局限】识别对象多来自高校及科研院所,用于特征识别的资源也多为学术资源,同时Web传感器采集网址集合还有待扩展。【结论】在语词关系控制情形下,该方法可用于科研团队构建、专家推荐、专家检索等方面。