文献计量数据库中面向大规模科研评估的作者名消歧启发式方法
数字图书馆
2018-12-21 v1
摘要
各国对高校科研活动进行评估的国家性工作正日益成为常规实践。这些工作主要通过同行评审方法开展。文献计量学因在识别每篇出版物的真实作者方面存在几乎压倒性的困难，一直未能提供一种有效的大规模替代方案。我们将通过提出一种面向大规模科研评估的文献计量数据集中作者名消歧的启发式方法来解决此问题。所提出的应用于由 80 所大学和超过 60,000 名科研人员组成的意大利大学系统。该方法的显著优势在于易于实现。这些算法具有实际可操作性，并且比最先进的无监督方法具有明显更好的可扩展性和可扩充性。此外，其精确率与召回率方面的性能（可进一步提升）似乎完全足以满足大规模文献计量科研评估的典型需求。
引用
@article{arxiv.1812.08538,
title = {A heuristic approach to author name disambiguation in bibliometrics databases for large-scale research assessments},
author = {Ciriaco Andrea D'Angelo and Cristiano Giuffrida and Giovanni Abramo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.08538},
year = {2018}
}