摘要该文研究跨数据源的论文集成问题,旨在将不同数据源中的同一论文匹配起来。该文提出了两个算法来解决论文匹配的问题,第一个算法(MHash)利用哈希算法来加速匹配,第二个算法(MCNN)利用卷积神经网络(CNN)来提高匹配的准确率。实验表明,结合论文的各种属性,MHash能够在快速得到匹配结果的同时,保持较高的准确率(93%+),而MCNN能够达到非常高的准确率(98%+)。同时,设计了一个针对大规模论文匹配的异步搜索框架,在15天内得到了64 639 608对AMiner和MAG论文的匹配结果。论文匹配结果和AMiner、MAG的全部论文数据已作为公开数据集发布。
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跨数据源论文集成
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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