Profile Matching in Heterogeneous Academic Social Networks using Knowledge Graphs
محل انتشار: مجله مهندسی کامپیوتر و دانش، دوره: 7، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 66
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CKE-7-1_004
تاریخ نمایه سازی: 26 خرداد 1403
چکیده مقاله:
With the increasing popularity of academic social networks, many users join more than one network to benefit from their unique features. However, matching the profiles of a user, despite being crucial for data verification and update synchronization, is challenging due to the differences in profile structures across different networks. In this paper, we propose an academic profile-matching approach that utilizes an Academic Knowledge Graph (AKG) to overcome the diversity problem in profile structures. Our approach includes three components: (۱) candidate profile generation, which retrieves related profiles from the target network based on name similarity to the source profile; (۲) profile enrichment, which uses AKG to discover relations between the attributes of the source and target profiles; and (۳) profile matching, which selects one candidate as a matched profile. Through experiments on real-world datasets, we demonstrate that the proposed approach is effective in matching academic profiles across different networks, outperforming state-of-the-art baselines.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sahar Rezazadeh
Department of Engineering, Ferdowsi University, Mashhad, Iran
Behshid Behkamal
Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad
Havva Alizadeh
Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad
Davood Rafiei
Department of Computer Science, University of Alberta, Edmonton, Canada
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :