基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的專(zhuān)家綜合評(píng)價(jià)技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、專(zhuān)家資源是各類(lèi)組織中最有價(jià)值的資源之一，重要的知識(shí)保存在專(zhuān)家的頭腦中。因此，尋找合適的專(zhuān)家就成為解決重要問(wèn)題的關(guān)鍵所在。基于專(zhuān)家的研究論文等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘與分析，對(duì)專(zhuān)家的研究領(lǐng)域進(jìn)行評(píng)價(jià)和檢索就成為解決疑難問(wèn)題的重要工具。
　　專(zhuān)家檢索(Expert finding)的目的是要查找某一領(lǐng)域的專(zhuān)家?guī)椭黝?lèi)組織解決問(wèn)題，專(zhuān)家不僅需要具備相應(yīng)的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，而且還應(yīng)具有一定的影響力。為此本文在研究基于非結(jié)構(gòu)化文檔內(nèi)容的專(zhuān)家建模方法基

2、礎(chǔ)上，還考慮能夠表征專(zhuān)家權(quán)威性的專(zhuān)家引用關(guān)系。通過(guò)融合專(zhuān)家文檔內(nèi)容和引用關(guān)系，從而更準(zhǔn)確、更全面地對(duì)專(zhuān)家進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
　　本文在分析相應(yīng)需求和技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立三層體系結(jié)構(gòu)，分別是信息采集、特征構(gòu)建和專(zhuān)家檢索三大部分，并重點(diǎn)研究了特征構(gòu)建和專(zhuān)家檢索兩部分。信息采集主要是根據(jù)采集策略從專(zhuān)家信息庫(kù)、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)、專(zhuān)利信息庫(kù)等數(shù)據(jù)源中自動(dòng)地采集專(zhuān)家信息及相關(guān)技術(shù)知識(shí)資源，并進(jìn)行清洗、規(guī)整、存儲(chǔ)。特征構(gòu)建主要在信息采集部分獲取到專(zhuān)家的非結(jié)

3、構(gòu)化數(shù)據(jù)后，使用基于統(tǒng)計(jì)的中文分詞技術(shù)對(duì)文檔進(jìn)行分詞，統(tǒng)計(jì)分析每個(gè)詞項(xiàng)在文檔中出現(xiàn)的頻率，在此基礎(chǔ)上基于專(zhuān)家語(yǔ)言模型計(jì)算詞項(xiàng)與專(zhuān)家的相關(guān)度，對(duì)詞項(xiàng)建立特征構(gòu)建內(nèi)容特征庫(kù)。同時(shí)抽取分析文獻(xiàn)引用信息，計(jì)算關(guān)系權(quán)重構(gòu)建專(zhuān)家引用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。然后基于專(zhuān)家引用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)使用相關(guān)性傳播模型對(duì)內(nèi)容特征更新提升，達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)或經(jīng)過(guò)有限次迭代后，融合專(zhuān)家文檔內(nèi)容和引用關(guān)系對(duì)專(zhuān)家研究領(lǐng)域建立特征構(gòu)建專(zhuān)家特征庫(kù)。用戶(hù)檢索，用戶(hù)輸入查詢(xún)后，使用中文分詞技術(shù)切分查詢(xún)成

4、多個(gè)查詢(xún)?cè)~，對(duì)于每個(gè)查詢(xún)?cè)~從專(zhuān)家特征庫(kù)中搜索匹配特征，讀取特征值作為對(duì)專(zhuān)家關(guān)于該查詢(xún)?cè)~的評(píng)價(jià)得分。假設(shè)每個(gè)查詢(xún)?cè)~相互獨(dú)立，根據(jù)乘法原理合并所有查詢(xún)?cè)~得分，得到對(duì)專(zhuān)家在整個(gè)查詢(xún)中的綜合評(píng)價(jià)，然后按序返回專(zhuān)家列表。為了提高用戶(hù)的檢索速度，其中將信息采集、特征構(gòu)建作脫機(jī)處理，在用戶(hù)發(fā)送查詢(xún)請(qǐng)求時(shí)，直接可以得到系統(tǒng)對(duì)專(zhuān)家的綜合評(píng)估。
　　本文最后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)專(zhuān)家信息檢索系統(tǒng)，并應(yīng)用在某大型醫(yī)藥企業(yè)中，該系統(tǒng)能夠?yàn)槠髽I(yè)尋找出相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)家，幫