基于拓扑协作方法消解协作网络中的作者姓名歧义
社会与信息网络
2015-02-05 v2 物理与社会
摘要
复杂网络的概念和方法已被用于揭示无数复杂系统中的模式。不幸的是，这些模式的相关性和重要性强烈依赖于数据集的可靠性。例如，在协作网络研究中，当作者同名时，作者协作数据集中不可避免地存在噪声。为解决这一问题，我们推导了一种基于作者协作模式和协作网络拓扑特征的混合方法。我们的结果表明，在大多数情况下，这种策略组合的表现优于忽略拓扑特征的传统方法。我们还表明，提高同名作者可区分度的主要因素是作者之间的平均距离。最后，我们展示了通过检查传统协作模式分析所获得的区分度，可以预测构成混合系统的每种策略相关的权重。由于此处设计的方法具有通用性，我们的方法 potentially 可用于分类许多其他由复杂交互支配的网络系统。
引用
@article{arxiv.1311.1266,
title = {Topological-collaborative approach for disambiguating authors' names in collaborative networks},
author = {Diego R. Amancio and Osvaldo N. Oliveira and Luciano da F. Costa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.1266},
year = {2015}
}
备注
To appear in Scientometrics, 2014