På grund av namnförkortningar, identiska namn, felstavningar och pseudonymer i publikationer eller bibliografier (citeringar), kan en författare ha flera namn och flera författare kan dela samma namn. Sådan namn tvetydighet påverkar utförandet av dokumentsökning, webbsökning, databasintegration, och kan orsaka felaktig tillskrivning till författare. I detta dokument undersöks två övervakade inlärningsmetoder för att disambiguera författare i hänvisningarna 1. En metod använder den naiva Bayes sannolikhetsmodell, en generativ modell; den andra använder Support Vector Machines (SVMs) [39] och vektorrymd representation av citeringar, en diskriminerande modell. Båda tillvägagångssätt använder tre typer av citeringsattribut: co-författare namn, titeln på tidningen, och titeln på tidskriften eller fortsätter. Vi illustrerar dessa två metoder för två typer av data, den ena insamlad från webben, främst publikationslistor från hemsidor, den andra insamlad från DBLP:s citeringsdatabaser.
I REF-tekniker som naiva vikar och stöd vektor maskiner användes effektivt.
Two supervised learning approaches for name disambiguation in author citations
{'venue': "JCDL '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}