ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)大會(huì)，簡(jiǎn)稱(chēng) KDD）是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，今年的 KDD 大會(huì)將于 8 月 23 日至 27 日在線上召開(kāi)。

8 月 13 日， SIGKDD 2020 官方公布了 2020 年 ACM SIGKDD 創(chuàng)新獎(jiǎng)、服務(wù)獎(jiǎng)、論文獎(jiǎng)、新星獎(jiǎng)、時(shí)間檢驗(yàn)研究獎(jiǎng)、時(shí)間檢驗(yàn)應(yīng)用科學(xué)獎(jiǎng)等六項(xiàng)大獎(jiǎng)的獲得者，這些獎(jiǎng)項(xiàng)是針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的杰出個(gè)人和研究團(tuán)隊(duì)而設(shè)立的。

值得一提的是，今年 KDD 頒發(fā)了首屆時(shí)間檢驗(yàn)應(yīng)用科學(xué)獎(jiǎng)（Test of Time Award for Applied Science）獎(jiǎng)項(xiàng)，以表彰在數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)際應(yīng)用中具有影響力的研究。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系唐杰、李涓子等人憑借他們?cè)?2008 年發(fā)表的關(guān)于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)挖掘的研究成果獲得了這一獎(jiǎng)項(xiàng)。

獲獎(jiǎng)?wù)撐念}目為 ArnetMiner： Extraction And Mining Of Academic Social Networks，論文作者包括清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系的唐杰、張靜、姚利敏、李涓子，以及來(lái)自 IBM 中國(guó)研究實(shí)驗(yàn)室的張莉和蘇中。

在這篇文章中，作者主要介紹了一個(gè)自主研發(fā)的面向研究者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的挖掘搜索系統(tǒng) ArnetMiner 的體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)。下面我們來(lái)將詳細(xì)解讀一下這篇文章。

研究背景

近些年，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速，為眾多研究學(xué)者提供了良好的交流平臺(tái)，也產(chǎn)生了巨大的學(xué)術(shù)信息數(shù)據(jù)集。隨著數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)的發(fā)展，針對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)提取，進(jìn)而為科學(xué)研究領(lǐng)域提供全方位的服務(wù)成為一大研究熱點(diǎn)。

在作者開(kāi)始這項(xiàng)研究之時(shí)，學(xué)術(shù)圈已有 DBLP、CiteSeer、Google Scholar 等學(xué)術(shù)搜索系統(tǒng)發(fā)布，但是往往存在以下兩項(xiàng)不足之處：

1）缺乏語(yǔ)義信息。無(wú)論用戶輸入的個(gè)人資料或使用啟發(fā)式方法提取的各類(lèi)信息，語(yǔ)義存在不完整或不一致性，缺少有效獲得大規(guī)模語(yǔ)義信息的方法；

2）缺乏異構(gòu)對(duì)象的統(tǒng)一建模方法。以前，學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中不同類(lèi)型的信息如學(xué)者、論文、會(huì)議期刊是單獨(dú)建模的，因此無(wú)法準(zhǔn)確捕捉它們之間的依賴關(guān)系。

為解決這兩個(gè)問(wèn)題，作者所在的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了ArnetMiner系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在解決以下幾個(gè)問(wèn)題：

1）如何自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)海量信息中提取研究人員的個(gè)人檔案？

2）如何集成不同來(lái)源提取的學(xué)術(shù)相關(guān)信息（例如研究人員的個(gè)人檔案和出版物）？

3）如何以統(tǒng)一的方法為不同類(lèi)型的信息建模？

4）如何基于已構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)，提供強(qiáng)大的挖掘和搜索服務(wù)？

ArnetMiner系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱(chēng)AMiner）

圖1：AMiner系統(tǒng)框架圖

圖 1 給出了 AMiner 系統(tǒng)框架圖，AMiner 系統(tǒng)自下而上主要包括五個(gè)部分：

1）研究者個(gè)人信息抽取（Extraction）：即從網(wǎng)絡(luò)上自動(dòng)識(shí)別到研究者的個(gè)人主頁(yè)，并訓(xùn)練一個(gè)統(tǒng)一的模型，從中抽取研究者的各種基本信息。同時(shí)，從不同來(lái)源的論文數(shù)據(jù)庫(kù)抽取或收集作者所發(fā)表的論文信息；

2）個(gè)人信息融合（Integration）：通過(guò)使用研究者姓名作為標(biāo)識(shí)符，將提取的研究者的個(gè)人資料和提取的出版物信息進(jìn)行整合。提出了馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)概率模型，以解決融合不同來(lái)源論文數(shù)據(jù)時(shí)面臨的重名歧義問(wèn)題；

3）存儲(chǔ)和訪問(wèn)（Storage and Access）：系統(tǒng)將集成的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在研究者網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫(kù)（RNKB）中，利用MySQL作為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，并使用反向文件索引方法進(jìn)行信息索引；

4）建模（Modeling）：文章提出一個(gè)概率生成模型，通過(guò)對(duì)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的研究者、論文、會(huì)議等不同類(lèi)型的信息進(jìn)行綜合分析，對(duì)每種信息進(jìn)行主題分布估計(jì)；

5）搜索服務(wù)（Search Services）：基于建模結(jié)果，提供多種搜索服務(wù)，包括專(zhuān)家搜索、關(guān)聯(lián)關(guān)系搜索、論文推薦以及引用推薦等。

該系統(tǒng)重點(diǎn)解決三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)：

1）學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中研究者個(gè)人信息自動(dòng)抽取問(wèn)題；

2）不同來(lái)源學(xué)術(shù)論文融合過(guò)程中的重名排歧問(wèn)題；

3）學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中研究者、論文、會(huì)議等異質(zhì)實(shí)體的統(tǒng)一建模問(wèn)題。