Författarnamn tvetydighet i ett digitalt bibliotek kan påverka resultaten av forskning som minerar författardata från biblioteket. Denna studie utvärderar författarens namn disambiguation i DBLP, ett allmänt använt men otillräckligt utvärderat digitalt bibliotek för dess disambiguation prestanda. Genom att göra detta, denna studie tar en triangulation tillvägagångssätt att författare namn disambiguation för ett digitalt bibliotek kan bättre utvärderas när dess prestanda bedöms på flera märkta dataset med jämförelse med utgångsvärden. Testad på tre typer av märkta data som innehåller 5000 ~ 700K disambiguated namn och ca 6M par av disambiguated namn, DBLP visas att tilldela författare namn ganska exakt till distinkta författare, vilket resulterar i parvis precision, återkalla, och F1 mäter runt 0.90 eller över totalt. DBLP: s författare namn disambiguation fungerar bra även på stora tvetydiga namn block men bristfälligt på att skilja författare med samma namn. Jämfört med andra disambiguationsalgoritmer, DBLP: s disambiguation prestanda är ganska konkurrenskraftig, möjligen på grund av sin hybrid disambiguation metod kombinerar algoritmisk disambiguation och manuell felkorrigering. En diskussion följer på styrkor och svagheter hos märkta dataset som används i denna studie för framtida insatser för att utvärdera författare namn disambiguation på en digital biblioteksskala.
Dessutom har olika datauppsättningar använts för att utvärdera författare namn disambiguation metoder REF.
Evaluating author name disambiguation for digital libraries: A case of DBLP
{'venue': 'Kim, J. (2018). Evaluating author name disambiguation for digital libraries: a case of DBLP. Scientometrics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}