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文檔簡介

文獻數據庫中作者名稱自動化消歧方法研究的開題報告一、研究背景及意義隨著科技的進步和學術研究的發(fā)展，文獻數據庫越來越成為學術研究的重要工具。然而，文獻數據庫中往往存在著同一作者出現多個姓名的現象，即作者名稱的歧義性，給文獻檢索和信息管理帶來了很大的困難。因此，對文獻數據庫中的作者名稱進行自動化消歧成為了當前的研究熱點之一。本文擬探討一種針對文獻數據庫中作者名稱自動化消歧的方法，旨在提高文獻檢索和信息管理的精度和效率，為學術研究提供更加可靠的數據支持。二、研究內容及方法本文擬采用數據挖掘和機器學習等相關技術，對文獻數據庫中的作者名稱進行自動化消歧，并提出一種基于聚類的消歧方法。具體研究內容包括以下幾個方面：1、對文獻庫中的作者名稱進行數據清洗和預處理，包括去除非標準化的作者名、統(tǒng)一縮寫規(guī)則、去除冠詞等。2、建立文獻數據庫中的作者名稱數據的模型。3、采用聚類算法對作者名稱進行分類，將同一作者名稱的不同變體歸為同一類別。4、通過數據挖掘和機器學習等相關技術對同類別的作者名稱進行特征提取和分類，最終確定同一作者名稱的唯一標識符。5、實驗驗證。三、研究意義本文研究的方法可以在文獻數據庫中有效地消除作者名稱歧義，提高文獻檢索的準確度和學術研究的效率。具有一定的理論意義和實際應用價值。四、研究進展及計劃安排目前，已經在相關領域進行了文獻資料的收集和分析，初步了解了作者名稱消歧方法的研究現狀和存在的問題。接下來，擬繼續(xù)收集和整理相關的文獻資料，系統(tǒng)學習和掌握數據挖掘、機器學習等相關技術，進一步設計和驗證消歧方法，并進行實驗和結果分析。具體的計劃安排如下：第一階段：資料收集和研究（預計2個月）1、收集和整理與本研究相關的文獻資料；2、研究和掌握數據挖掘、機器學習等相關技術。第二階段：消歧方法設計和實驗驗證（預計5個月）1、對文獻庫進行數據清洗和預處理；2、建立作者名稱數據模型；3、采用聚類算法對作者名稱進行分類；4、進行特征提取和分類，并確定同一作者名稱的唯一標識符；5、進行實驗驗證，對消歧方法進行評估和改進。第三階段：論文撰寫和提交（預計3個月）1、對研究結果進行總結和分析；2、撰寫論文，并進行修改；3、提交論文并答辯。五、預期成果本研究預期能夠提出一種基于聚類的消歧方法，有效地解決文獻庫中作者名稱

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