多专长专家识别方法研究——以大数据领域为例
来源：图书情报工作杂志2018年第3期北京时间：
作者：刘晓豫,朱东华,汪雪锋,黄颖
单位：北京理工大学管理与经济学院 北京 100081
摘要：[目的/意义]国家政府、大中型企业以及研究机构面对技术难题，如何找到合适的专家是迫切需要解决的问题。面对需要运用多学科知识来解决的综合性复杂难题，寻找到多专长专家显得尤为重要，寻找合适的方法识别出多专长专家是本研究的目的。[方法/过程]利用专家所发表的学术论文数据，通过抽取专家有代表性的研究专长特征，基于TFIDF加权的重叠K-means聚类算法对专家进行重叠聚类划分，挖掘出专家的多个研究专长，进而识别出多专长专家。[结果/结论]研究结果表明TFIDF加权的重叠K-means聚类算法在查准率、召回率和F值上有良好的表现，可以识别多专长专家。
关键词：专家识别,重叠K-means,多专长专家,大数据,TFIDF,
基金资助：本文系国家自然科学基金面上项目"开放数据环境下技术专家定位与评估方法研究"（项目编号：71673024）研究成果之一。
