开放互联网中的学者画像技术综述

被引：33

作者：

袁莎 ^{[1
]}

唐杰 ^{[1
]}

顾晓韬 ^{[2
]}

机构：

[1] 不详

[2] 清华大学计算机科学与技术系

[3] 不详

[4] 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系

[5] 不详

来源：

计算机研究与发展 | 2018年 / 09期

关键词：

用户画像; 学者画像; 信息抽取方法; 研究兴趣挖掘; 学术影响力预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

开放互联网中的学者画像工作是近年来的研究热点问题.学者画像的目标是提取学者各维度的属性信息进行信息挖掘和分析应用.学者画像技术是大型智库实现专家发现、学术影响力评估等功能的关键.在开放互联网中,学者画像面临数据量大、数据噪音和数据冗余等新挑战.这使得传统的用户画像理论、模型和方法无法直接无缝地移植到开放互联网环境下的用户画像系统中.针对这些挑战,对现有学者画像技术进行了总结和分类,为进一步的研究工作提供参考.首先分析了学者画像问题,对学者画像的基础理论——信息抽取方法——进行了总体概述,详细总结了各种可用模型与方法;对实现学者画像的基本任务包括学者信息标注、研究兴趣挖掘和学术影响力预测进行了详细阐述;介绍了学者画像应用实例AMiner系统;对未来重点的研究内容和发展方向进行了探讨和展望.

引用

页码：1903 / 1919

页数：17

共 22 条

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