论文解读
文章通过结合全局和局部信息提出了一个全面的框架来解决名字消歧问题，并提出比传统基于 BIC 方法更好的端到端的簇大小估计方法。以流方式和贪婪算法分配文章实现实时更新，并通过 Kuhn-Munkres 算法实现数据一致性。为提高准确性，加入反馈机制，与 GHOST 等目前集中最先进的方法相比，该方案有明显的性能提升。
Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, andHuman in the Loop
最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成，浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成，浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。
