Användare av digitala bibliotek vill oftast veta den exakta författare eller författare till en artikel. Men olika författare kan dela samma namn, antingen som fullständiga namn eller som initialer och efternamn (fullständiga exempel på namnbyte behandlas inte här). I ett sådant fall vill användaren att det digitala biblioteket ska skilja mellan dessa författare. Namndisambigering kan hjälpa i många fall; en som är en användare i en sökning av alla artiklar som skrivits av en viss författare. Disambigering möjliggör också bättre bibliometrisk analys genom att möjliggöra en mer exakt räkning och gruppering av publikationer och citeringar. I den här artikeln beskriver vi en algoritm för pairwise disambiguation av författares namn baserat på en maskininlärning klassificering algoritm, slumpmässiga skogar. Vi definierar en uppsättning likhetsprofil funktioner för att hjälpa i författaren disambiguation. Våra experiment på Medline-databasen visar att den slumpmässiga skogsmodellen överträffar andra tidigare föreslagna tekniker såsom de som använder support-vektormaskiner (SVM). Dessutom visar vi att den variabla betydelse som den slumpmässiga skogsmodellen ger upphov till kan användas vid urval av funktioner med liten försämring i deambigueringens noggrannhet. I synnerhet den inversa dokumentfrekvensen för författarens efternamn och mellannamnets likhet i sig uppnår en noggrannhet på nästan 90 %.
I REF ) införs en slumpmässig skogsbaserad maskininlärningsalgoritm för pairwise användarnamn disambiguation.
Disambiguating authors in academic publications using random forests
{'venue': "JCDL '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}