一种论文作者重名消歧方法

摘要

cqvip:作者重名消歧是一个重要又复杂的研究课题,在科技文献检索工作中,作者重名问题势必会降低文献检索的效率和准确性,影响工作进度。提出一种改进粒子群算法优化的BP(Back Propagation)神经网络算法,以解决作者重名消歧问题。首先引入Beta分布的动态惯性权重,提高算法全局搜索能力;其次利用改进粒子群算法优化的权值和阈值,作为BP神经网络的初始权值和阈值进行模型训练,以加快模型训练速度;最后通过特征评价函数过滤式选取排序较优的M维特征子集作为输入层特征向量训练模型,得到最终预测结果,从而精确区分重名的作者。实验研究表明,该模型对重名作者身份的预测准确率可达89.01%,证明了该算法的有效性。