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题名应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究
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作者
武南南
郭泽浩
赵一鸣
甄紫旭
王文俊
柳研
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机构
天津大学智能与计算学部
安徽大学计算机科学与技术学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期79-88,共10页
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基金
青海省重点研发与转化计划项目(2022-QY-218)。
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文摘
针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法(geometry interaction network alignment,GINA),有效建模网络结构对用户姓名消歧的主要作用。本文同时使用欧氏空间和双曲空间进行网络表示学习,以获取具有不同空间特点的网络结构信息,使用跨空间网络映射及跨空间特征融合在尽量减少空间映射损失的情况下实现不同空间的信息交互得到最终的网络表示,进行网络对齐,进而实现姓名消歧。本文在中文论文合作网络、英文论文合作网络和中文专利合作网络上,两两对齐构建论文-专利实证数据网络对齐数据集和中文-英文实证数据网络对齐数据集,开展GINA模型在网络对齐数据集上对重名人员身份识别和中外论文身份识别2个实证场景试验验证,双曲空间融合欧氏空间相比单一空间精确率增加了24.9%,验证了GINA方法的有效性。
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关键词
姓名消歧
欧氏空间
双曲空间
网络对齐
网络表示学习
图嵌入
特征融合
锚链接预测
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Keywords
name disambiguation
Euclidean space
hyperbolic space
network alignment
network representation learning
graph embedding
feature fusion
anchor link prediction
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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