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基于复杂网络的学术核心作者挖掘及相关信息抽取方法和系统

  • 申请号:CN201210592828.1
  • 专利类型:发明专利
  • 申请(专利权)人:中国科学院自动化研究所
  • 公开(公开)号:CN103020302A
  • 公开(公开)日:2013.04.03
  • 法律状态:实质审查的生效
  • 出售价格: 面议
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专利详情

专利名称 基于复杂网络的学术核心作者挖掘及相关信息抽取方法和系统
申请号 CN201210592828.1 专利类型 发明专利
公开(公告)号 CN103020302A 公开(授权)日 2013.04.03
申请(专利权)人 中国科学院自动化研究所 发明(设计)人 陆浩;王飞跃;温婉婷;甘润生;孙星恺
主分类号 G06F17/30(2006.01)I IPC主分类号 G06F17/30(2006.01)I
专利有效期 基于复杂网络的学术核心作者挖掘及相关信息抽取方法和系统 至基于复杂网络的学术核心作者挖掘及相关信息抽取方法和系统 法律状态 实质审查的生效
说明书摘要 本发明属于数据挖掘领域,针对挖掘某一学术领域核心作者及智能提取其相关信息的问题,本发明提出了一种基于社会网络分析技术中的核心节点发现算法而改进的学术核心作者挖掘、信息抽取方法和系统。本方法融合了垂直搜索技术,社会网络分析技术和文本分析技术,能够在海量信息中找到某一学术领域核心作者或群体,进而获取其相关个人资料信息。本发明采用垂直搜索技术采集开源文献数据。利用文献计量学技术和复杂网络分析技术分析数据中出现的多种社会实体的重要性。并利用社团发现算法,基于实体间关系的紧密程度进行针对实体的聚类,发现学术团体。用户根据实体重要性排序,找到核心作者或机构,并根据合作群体的发文量分布找到领袖团队。

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