通过领域专家识别增强科研信息系统

在过去几十年中，研究机构及其研究成果大幅增长。这一庞大的知识体系吸引了各类利益相关者，例如用于知识共享、技术转移或潜在合作。然而，由于产生的复杂知识数量庞大，传统的人工编目方法往往耗时、不精确且繁琐。因此，在任何大型机构（包括科学和工业机构）中寻找领域专家和知识已成为一项严峻挑战。因此，探索机构的领域知识并寻找其专家只能通过自动化解决方案来解决。本工作提出了一种基于出版物以及预期基于其教学材料来识别学术专家的自动化方法方案。基于搜索引擎，该方法目前正在两所大学中实施，并展示了部分示例。所提出的系统将有助于寻找同行研究者以及作为知识开发和技术转移的起点。由于该系统采用可扩展的方式设计，它可以轻松纳入更多机构，从而在未来提供更广泛的研究设施覆盖。