中文文献重名解析：基于复杂网络的方法

"这篇论文探讨了基于复杂网络的重名处理方法，主要应用于中文文献索引数据的实体解析。作者徐超群提出了一个先属性匹配再进行结构解析的策略，以解决信息检索中的重名问题，提高数据准确性，并已应用于数字图书馆的检索系统。论文关注的重点在于处理大规模文献数据库中由于信息局限性和不一致性导致的作者身份识别难题，特别是中文环境中特有的重名问题。" 在当前的科学研究环境中，文献索引数据库的规模持续增长，这带来了重名问题的挑战。由于记录信息的不完善，例如地址不一致、拼写错误和作者信息变更，使得文献记录中的作者信息难以与真实作者准确对应。为了解决这个问题，徐超群提出的实体解析方法首先依赖于属性匹配，通过比较文献属性如作者单位、关键词等来初步判断相似性。接着，利用文献合作网络的结构解析策略，通过作者之间的合作关系来进一步区分和归类。 论文指出，中文环境下的重名问题主要是多个人使用相同的姓名标识，而不是同一个人使用多种姓名表述方式，这是由于中文姓名的固定表达形式。因此，重名解析的目标是将共享相同姓名的作者信息正确分离。这种方法对于优化信息检索效率和提升网络数据挖掘的深度具有重要意义。 在实际应用中，这种方法已在大数据量的文献索引数据上得到了验证，证明其效果良好，并已集成到数字图书馆的检索系统中。这表明，基于复杂网络的重名分析方法不仅理论上有价值，而且在实践中也具有实用性，对于改善信息检索服务的质量和用户体验有着显著作用。 此外，论文还强调了姓名消歧问题在信息检索领域的核心地位，特别是在处理大规模数据时的重要性。它不仅是数据清洗和预处理的关键步骤，也是提升文献数据库质量和研究结果可靠性的基础工作。通过解决重名问题，可以有效地压缩标识网络，构建出更精确的实体网络，进而促进科研信息的准确传播和有效利用。 这篇论文贡献了一种新的处理中文文献索引数据中重名问题的方法，该方法结合了属性匹配和网络结构分析，对于信息检索和数据挖掘领域具有重要的理论和实践价值。