동시인용정보를 이용한 동명이인 저자의 중의성 해소

Abstract

동시인용은 서로 다른 두 연구가 이후의 새로운 연구에서 동시 인용되는 것이다. 이 연구는 동시인용과 저자식별의 관계를 다룬다. 저자식별은 문헌에 출현한 동명의 저자명들을 실 세계 저자로 식별하는 것이다. 동시인용은, 한 사람의 관련된 연구들이 이후 또 다른 연구들에서 타인 혹은 자신에 의해 동시 인용되는 증거를 수집함으로써, 저자식별의 절차와 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 구글 스칼라로부터 동시인용을 자동 수집하는 절차를 제시하고 동시인용 정보를 저자식별의 기존 자질들과 효율적으로 결합하는 새로운 군집알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 동시인용이 저자식별에 미치는 긍정적 효과를 확인하였다. Co-citation means that two or more studies are cited together by a later study. This paper deals with the relationship between co-citation and author disambiguation. Author disambiguation is to cluster same-name author instances into real-world individuals. Co-citation may influence author disambiguation in terms that two or more related research works performed by the same person may be co-cited by some later studies. This article describes automated steps to gather co-citation information from Google scholar, and proposes a new clustering algorithm to effectively integrate co-citation information with other author disambiguation features. Experiments showed that co-citation helps to improve the performance of author disambiguation.