Abstract-In bibliografier som DBLP och Citeseer, det finns tre typer av entitet-namn problem som måste lösas. För det första, flera enheter delar ett namn, som kallas problemet med namndelning. För det andra har ett företag olika namn, som kallas för namnvariantproblem. För det tredje, flera enheter delar flera namn, som kallas namnet blandning problem. Vi strävar efter att lösa dessa problem utifrån en modell i detta dokument. Vi kallar denna uppgift fullständig enhet lösning. Vårt arbete skiljer sig från tidigare arbete och använder global information baserad på data med två typer av information, ord och författarnamn. Vi föreslår en generativ latent ämnesmodell som omfattar både författarnamn och ord - LDA-dualmodellen, genom att utöka LDA-modellen (latent Dirichlet Allocation). Vi föreslår också en metod för att få fram modellparametrar som är global information. Baserat på erhållna modellparametrar föreslår vi två algoritmer för att lösa de tre problem som nämns ovan. Experimentella resultat visar den föreslagna modellens och algoritmernas effektivitet och stora potential.
REF utvidgar LDA-modellen till att omfatta global information från dokument för att identifiera upphovsmän.
A Latent Topic Model for Complete Entity Resolution
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}