På grund av namnvariationer 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. Detta dokument presenterar en hierarkisk naiv Bayes blandningsmodell, en oövervakad inlärningsmetod, för namndisambigering i författarens citeringar. Denna metod partitionerar en samling av citeringar 1 i kluster, med varje kluster innehåller endast citeringar författade av samma författare, vilket disambiguating författareskap i citeringar för att framkalla författare namn identiteter. Tre typer av citeringsfunktioner används: co-författare namn, pappers titel ord, och tidskrift eller pågående titel ord. Metoden illustreras med 16 namnuppsättningar som är konstruerade utifrån publikationslistor som samlats in från författares hemsidor och DBLP data science bibliografi.
Han och Al. REF presenterar en probabilistisk Naive Bayes blandningsmodell för att disambiguera en liten uppsättning mycket tvetydiga författarnamn.
A hierarchical naive Bayes mixture model for name disambiguation in author citations
{'venue': "SAC '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}