论文研究 引文作者主题演化模型在专家检索方面的应用.pdf

目前基于科技文献的专家检索方法大多数是静态地获取专家信息，而动态演化的分析方法很少考虑文献的作者、引文作者等外部信息，且很少应用于专家检索领域。基于此，在CAT和ToT模型的基础上构建了引文作者主题演化（CAToT）模型，并给出了一种估计CAToT模型参数的吉布斯采样方法以及该模型在专家检索方面应用的方法。该模型集成了CAT和ToT模型的优势，不仅可以揭示科技文献中隐含的主题、与主题相关的作者和引文作者，而且可以挖掘主题随时间变化的规律以及专家排名的演化规律。以1 557篇ACL、CONLL、EMNLP的会议论文集作为实验数据，通过与CAT模型的对比分析验证了CAToT模型的可行性和有效性。