Detta dokument handlar om problemet med disambikering av namn. Med namndisambikering menar vi att särskilja personer med samma namn. Det är ett kritiskt problem i många kunskapshanteringstillämpningar. Trots mycket forskningsarbete har utförts, problemet är fortfarande inte löst och blir ännu allvarligare, särskilt med populariteten av Web 2.0. Tidigare ägde namnet ofta rum på ett övervakat eller oövervakat sätt. Detta dokument ger först en begränsningsbaserad probabilistisk modell för halvövervakad namndisambigering. Vi fokuserar särskilt på att undersöka problemet i ett socialt nätverk för forskare (http://arnetminer.org). Ramverket kombinerar begränsningar och distansundervisning i Euclidean, och gör det möjligt för användaren att förfina disambigeringsresultaten. Experimentella resultat på forskarens sociala nätverk visar att det föreslagna ramverket avsevärt överträffar grundmetoden med hjälp av oövervakad hierarkisk klusteralgoritm.
Till exempel, författare i REF ) föreslå en begränsningsbaserad probabilistisk modell för semi-övervakade namn disambiguation med hjälp av dolda Markov slumpmässiga fält (HMRF).
A constraint-based probabilistic framework for name disambiguation
{'venue': "CIKM '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}