DEIM Forum 2019 I4-2

言語の異なる学術データベース間の著者同定
近澤 悠登†

桂井麻里衣†

大向一輝††† 同志社大学理工学部 〒 610–0394 京田辺市多々羅都谷 1–3†† 国立情報学研究所 〒 100–0003 東京都千代田区一ツ橋 2 丁目 1–2
E-mail: †{chikazawa,katsurai}@mm.doshisha.ac.jp, ††i2k@nii.ac.jp
あらまし

研究者の成果情報は国内外で多様な形態で発表されているが，これらは様々なデータベースに散在しており，特定の個人の成果情報を見つけ出すことは困難である．この問題に対して，多様な成果情報に研究者 ID を手動で割り当てる試みがあるが，労力が非常に大きい．そのため，様々な種類の学術データから著者を識別する自動著者同定が研究されている．しかし，言語の異なるデータベース間で著者を対応付けるには，いくつかの問題が発生する．
まず，漢字氏名が扱えないため，ローマ字に基づく網羅的な同姓同名候補者の抽出が必要となる．次に，研究内容の類似性を発見するためにはテキストの翻訳が必要となる．これらの問題により，同一言語での著者同定に比べて推定が困難になる．本稿では，上記の問題を踏まえ，日本語学術データベースと英語学術データベース間での自動著者同定手法を提案する．提案手法では，KAKEN 著者名から DBLP 内の同一人物候補を検索し，その候補に対して共著者
情報，時間情報，テキスト内容に基づく類似度を算出する．KAKEN の研究者 ID と DBLP のマッチングの実験により，単一の類似度を用いた場合の性能と複数の類似度を統合した場合の性能を比較したところ，共著者情報とテキス
ト内容を統合した類似度の性能が最も高い性能を示した．
キーワード 著者同定，学術データ分析，KAKEN，DBLP

1 はじめに研究者や研究機関の評価，あるいは学術コミュニティの分析には，個々の研究者と成果情報の正確な対応付けが必要となる．
しかし，多様な形態で発表されている研究者の成果情報は，国内外の様々なデータベースに散在しており，特定の個人の成果
情報を見つけ出すことは困難である．なぜならば，各学術デー
タベースには同姓同名の研究者や複数の名前を使用する研究者が存在し得るため，それらが同一人物であるかそれぞれ判断しなければならないためである．よって，学術データベースを横断した著者と個人の対応付け（以降，著者同定）が必要不可欠である．
この問題に対して，ORCID 1 ，researchmap 2 など，多様な成果情報に研究者 ID を手動で割り当てる試みがある [1]．しかし，これらの情報プラットフォームは研究者本人の継続的管理が必要であり，労力が非常に大きい．そのため，様々な学術データか
ら著者を識別する自動著者同定が研究されている．Zhao ら [2]は，同一データベース内で共著者ベースのネットワークを構築
し，コミュニティ検出を用いることで同じ人物に対応する著者を特定した．また，Shen ら [3] は，DBLP において，論文タイトル，ジャーナル，カンファレンス，発行年，共著者情報を用いた著者同定手法を提案した．
しかし，日本語の研究課題データベース KAKEN 3 と英語論

文データベース DBLP 4 のように，言語の異なるデータベース
間で著者を対応付ける場合，前述の手法のみでは問題が発生する．まず，漢字氏名が扱えないため，ローマ字に基づく網羅的な同姓同名候補者の抽出が必要となる．次に，研究内容で類似度を測るためにテキストの翻訳が必要となる．これらの問題により，同一言語での著者同定に比べて推定が困難になる．
本稿では，上記の問題を踏まえ，日本語学術データベースと
英語学術データベース間での自動著者同定手法を提案する．提案手法では，KAKEN 著者名から DBLP 内の同一人物候補を検索し，その候補に対して共著者情報，時間情報，テキスト内
容から類似度を算出する．DBLP のテキストは KAKEN に比べて少ないため，DBLP 内の語の共起関係に基づき，テキス
トを拡張する．具体的には，Wikipedia の英語版と日本語版の見出し語から対訳を作成し，各英語論文のテキストを日本語に変換する．最後に，三つの類似度を統合し，最終的な類似度として著者の同一性を推定する．KAKEN の研究者 ID と DBLPのマッチングの実験により，単一の類似度を用いた場合の性能と複数の類似度を統合した場合の性能を比較したところ，共著者情報とテキスト内容を統合した類似度の性能が最も高い性能を示した．

2 関連研究2. 1 学術データベースの著者同定
同一データベース内での著者同定は盛んに研究されている．
データ分析競技である KDD Cup 2013 では，Microsoft Aca-

1：https://orcid.org/
2：https://researchmap.jp/
3：https://kaken.nii.ac.jp/

4：https://dblp.uni-trier.de/demic Search (MAS) [4] における著者曖昧性が取り上げられチングできることが示された．著者同定においても，共著者情た．このデータセットは，同姓同名や一人の著者が複数の名前

報や時間情報など，異言語間で共通するリソースに注目するこを使用している可能性を考慮しなければならないことや，欠落とで，言語を横断したマッチングが可能であると考えられる．

した属性が多く存在すること，またデータセット内に同姓同名が何人含まれているのかの情報が存在しないなどの問題を抱えている．上記の問題を解決するために，Zhao ら [2] は共著者情報と研究トピックの類似性を用いた著者同定手法を開発した．
まず，発行年，ジャーナル，カンファレンス，キーワードなどのメタデータのテキストを連結して仮想文書を作成し，TF-IDFと Latent Dirichlet Allocation (LDA) [5] により文書をモデル

3 データセット
本稿では日本語学術データベース KAKEN，英語学術データ
ベース DBLP の著者マッチング用データセットを構築した．以降，それぞれのデータセットについて説明する．

3. 1 KAKEN化した．次に，生成された特徴ベクトルを用いてトピックの類

KAKEN（科学研究費助成事業データベース）は，文部科学

似度を比較した．最後に，トピックの類似度で重み付けした共省および日本学術振興会が交付する科学研究費助成事業採択課

著者ネットワークを構築し，コミュニティ検出を用いることで題について，研究成果の概要（研究実施状況報告書，研究実績

同じ人物に対応する著者を特定した．Li ら [6] は，所属・共著

報告書，研究成果報告書概要），研究成果報告書および自己評者の文字列距離，論文発行年月，著者の論文数から 97 個の特徴

価報告書を収録したデータベースである．KAKEN には日本国を定義し，Random Forest，Gradient Booting Decision Tree，

内のあらゆる分野の採択課題が含まれている．各課題の著者はLambdaMART の三つのモデルをそれぞれ学習した．最終的に研究者 ID によって管理されている．

モデルの出力を統合して著者の類似度を算出した．この手法は，

本稿では，2017 年 6 月までに収録されていた KAKEN デー

KDD Cup 2013 でベストスコアを達成した．また，Shen ら [3]タ（845665 件のプロジェクト）から情報学に分類される 16202

は，DBLP 内における著者同定手法を提案した．具体的には，件のプロジェクトを抽出した．KAKEN 公開 XML 定義 6 に基論文タイトル，ジャーナル，カンファレンス，発行年，共著者

づき，各プロジェクト情報として，プロジェクト ID, タイトル,

情報を用いて著者間の類似度を定義した．本研究においても，

カテゴリ, キーワード, パラグラフ，著者情報，開始年を抽出し二つのデータベースに共通する少数のメタデータを用いて，著た．著者情報は，研究者 ID, 名前（漢字名, カタカナ名, 英語

者間の類似度を定義する．

名）から構成される．

異なるデータベース間での著者同定の例として，Kawashima

KAKEN 公開 XML 定義のメタデータの多くは入力が任意でら [7] の研究が挙げられる．Kawashima らは，KAKEN の研あるため，データセットには欠落が非常に多く，本稿において究者 ID が個々の研究者を正しく識別していることを利用し，重要なメタデータである著者情報の研究者 ID，英語名も欠落しScopus 5 の著者 ID の精度を評価した．この研究のように，本ている場合がある．研究者 ID が存在しない著者は，KAKEN

研究では KAKEN の研究者 ID を利用して KAKEN と著者曖内で個人を認識できないため，ここでは除外した．また，英語昧性を持つ DBLP の著者同一性を推定する．

名が存在しない著者は，漢字名またはカタカナ名から英語名に

2. 2 異言語間のマッチング
Jung ら [8] は，既存の SNS サービスのタグ付けには，様々な言語が用いられていることを指摘した．そこで，複数のユー
ザが同一の画像に対して付与したタグ情報から異言語間の関連性を発見することで，言語を横断したタグ同士のマッチングの手法を提案した．Gupta ら [9] は，ローマ字以外の言語から発音に基づいてローマ字へ変換された翻字が含まれたデータベー
スでの情報検索が困難であることを指摘した．このようなデー
タベースでは，クエリは元言語と翻字の両方とマッチングさせる必要があり，また翻字にはスペルのバリエーションが豊富に変換する手順が発生し，実際に英語論文で扱われている名称と一致しない可能性がある．例えば，「大向 一輝（オオムカイ イッキ）」という名前を英語名に変換したとき，その文字列は通常「OOMUKAI Ikki」となるが，実際に KAKEN や英語論文等で用いられている名前は「OHMUKAI Ikki」であり，著者が意図的に英語名を調整している．このような違いを考慮した場
合，同一人物候補者が急増してしまうため．本稿では英語名が存在する著者のみ扱うこととする．抽出した著者の合計は 6576
人である．

3. 2 DBLP

ある．Gupta らは，このような問題に対して，Bing 検索エン

DBLP は，コンピュータサイエンスに関する論文や書籍なジンのクエリログの分析によって同義語をマッチングさせる手

どの情報を提供している国外のデータベースである [10]．こ法を提案した．この手法でヒンディー語映画の歌詞に対して実のサービスは，University of Trier と Schloss Dagstuhl の共験した結果，他の競合する全てのベースラインと比較して，元同で提供されている．本稿では，DBLP が Web サイトで公開

言語と翻字のマッチング精度が向上した．

しているデータセットを用いた．DBLP データセットの内訳

これらの研究により，SNS の画像や検索エンジンのクエリのを表 1 に示す．データセットで大きな割合を占める article とような言語間で共通するリソースを利用して，異言語間でマッ
6：https://bitbucket.org/niijp/kaken_definition/src/dac3b303dc90?at=
5：https://www.elsevier.com/solutions/scopus

master表 1 DBLP 内の含まれるデータ数．
データの種類合計

inproceedings 2262797
www

2166534

article1900074

phdthesis

67656

incollection

47593

proceedings

38473

book

15448

mastersthesis

10

inproceedings のみを使用し，論文タイトル, 著者, 発表年を抽

図 1 KAKEN・DBLP 間の共著者マッチング．

出した．なお，DBLP 内の著者情報は著者氏名の文字列のみであり，研究者 ID によって管理されていない．よって，同じ名

4. 2 著者間の類似度の算出前であっても同一人物とは限らない点に注意する必要がある．

KAKEN と DBLP で共通するメタデータを用いて両者の著

DBLP には，著者名にいくつかのルールが定められている．

者の類似度を算出する．ここで用いたメタデータは，共著者情

まず，常にファーストネーム+空白+ラストネームの書き方を

報・時間情報・テキスト内容である．それぞれの類似度の算出

しなくてはならない．例えば，「Michael Ley」と書くのは許さ

方法について説明する．

れるが，「Ley, Michael」と書いてはいけない．また，イニシャ

4. 2. 1 共著者情報

ルで表す場合は必ずドットを入れる必要がある．つまり，「H P

Smith」や「HP Smith」は許されず，「H. P. Smith」と書かな

Shen ら [3] が用いた共著者集合間の Jaccard 係数（式 1）を算出する．

くてはならない．よって，DBLP は上記のルールに基づいて名前を比較することができる．また，DBLP 内には同じ著者名の人物を区別するために，「Richard Hull 0001」のように末尾に４桁の数字を含んでいる場合がある．

D
simc (aKi , aj ) =D|C(aKi ) ∩ C(aj )|D|C(aKi ) ∪ C(aj )|

(1)

D
K
ここで，simc (aKi , aj ) は KAKEN の著者 ai と DBLP 論文
Kの著者 aDj の共著者情報による同一人物スコアであり，C(ai )4 提案手法4. 1 KAKEN 著者名による DBLP 内論文の検索
まず，DBLP 内で KAKEN 著者の同一人物候補者を選出すDDは著者 aKi の共著者の組合せ，C(aj ) は著者 aj の共著者の組合せである．この算出の例を図 1 に示す．例えば，KAKEN の著者の山田さん（ID: 20312829）と DBLP の yamada 01 さんの場合，共通する共著者数は {A さん，B さん } の 2 人であり，るために，KAKEN の著者の英語名をクエリとし，DBLP の論

二人の共著者集合の要素数は {A さん，B さん，C さん，D さ

文を検索する．このとき，単純に KAKEN と DBLP の著者をん } の 4 人であるため，同一人物スコアは 0.5 となる．

紐づける問題として解くことができない．なぜならば，DBLP

4. 2. 2 時 間 情 報

内では著者に ID が割り振られておらず，DBLP 内に著者曖昧

KAKEN のプロジェクトの開始年から活動期間を定義し，そ性が存在するためである．よって，ここでは研究者 ID が整っの活動期間内に DBLP の発表年が含まれている場合，著者間ているデータベース（KAKEN）の著者に，研究者 ID が整っの同一人物性が高いと考えられる．KAKEN の活動期間は，ていないデータベース（DBLP）のレコードを紐づける問題を

KAKEN の著者が持つ複数のプロジェクトの中から最古のプロ考える．そのため，DBLP 側で扱える 1 レコードの情報は論文

ジェクトと最新プロジェクトを抜き出し，最古のプロジェクト

一本分となり，非常に少ないデータで同一性を判定する必要がの開始年から最新のプロジェクトの開始年+5 と定義する．最ある．

新プロジェクトの開始年に 5 を加算するのは，KAKEN の 1 プ

また，著者の一致条件は，イニシャルを考慮したファースト
ネームとラストネームの一致としている．そのため，KAKENの「WATANABE Takashi」に 対 し て ，DBLP の「Takashi

Watanabe」，「T. Watanabe」，「T. A. A. Watanabe」も同一人物候補者とみなす．
得られた検索結果から著者氏名 a に対する KAKEN の同姓D
同名著者 aKi と DBLP の論文の著者 aj の対応表を作成する．

以降，この対応表に基づき，KAKEN と DBLP の著者間の類似度を算出する．

ロジェクトの期間がおおよそ 5 年であることに由来する．次式のように，二つの年の差に基づく類似度を算出する．
D
simy (aKi , aj ) =

1
D
d(aK
i , aj ) + 1

(2)

D
K
ここで，simy (aKi , aj ) は KAKEN の著者 ai と DBLP 論文
K
Dの著者 aDj の時間情報による同一人物スコアであり，d(ai , aj )KKDは著者 aKi の活動期間を ymin から ymax ，著者 aj の論文発表
KK
D
年を y D とすると，ymin< y D < ymaxのとき d(aKi , aj ) = 0，
K
D
K
D
K
D
y D < yminのとき d(aKのとi , aj ) = ymin − y ，ymax < yDDK
き d(aK− ymaxである．
i , aj ) = y

4. 2. 3 テキスト内容
KAKEN 研究者と DBLP 論文の研究内容の類似度を算出するために，DBLP のテキストを日本語に変換する．ここで，テキストとは，KAKEN の場合は著者が持つ全てのプロジェクトの「タイトル」「キーワード」「パラグラフ」「採択課題のタイトル」であり，DBLP の場合は論文タイトルである．類似度の算出方法を以下に記す．

unigram, bigram, trigram の抽出：英語には複数単語からなる熟語が存在することを考慮し，unigram のみではな
く bigram と trigram も抽出する．例えば，DBLP タイトルに「dicitionary attack」が含まれていた場合，unigram の「dici-

tionary」「attack」に加え，「dicitionary attack」もタイトルを構成する語として考える．このような一連の単語からなる語は単体の単語と比べて特徴的であり，著者同定において重要な指標となる．先の例の場合，unigram だけだと「辞典」「攻撃」のように一般的な語になってしまうが，bigram を考慮すること
で「辞書攻撃」といった特徴的な語が得られる．
テキストの拡張：DBLP の各論文には，一つのタイトルしか存在しないため，KAKEN と比べて極端にテキスト情報が少ないという問題がある．そのため，DBLP 内の語の共起関係に基づいて DBLP のテキストを擬似的に増やす．まず，対象とする

sum(cl ) =V∑

dice(wk , cl )

(4)

k=1

なお，拡張前のタイトルに存在する単語 wk の重みは 1 とする．
また，k = m のとき，単語 wm が共起語として存在する場合（cl = wm ）は，単語 wm の重み（=1）に cl の関連度の総和を′加算する．これにより生成された DBLP のベクトルを v(aD
j )

とする．

TF-IDF による重み付け：KAKEN のベクトル v(aKi ) と′DBLP のベクトル v(aDj ) を TF-IDF によって，さらに重み付′けする．なお，ベクトル v(aDj ) は Dice 係数の重み付けにより各単語の出現回数が連続値となっているが，そのままの値を単語の出現回数と考え，TF 値を求める．例えば，あるテキス
トで「emotion」という単語の値が 0.02 となっている場合，そのテキストでの「emotion」の出現回数は 0.02 回であるとしてTF 値を求める．これにより得られた KAKEN・DBLP のベク′
D ′′トルをそれぞれ v(aKi ) ，v(aj ) とする．

KAKEN と DBLP のテキスト類似度算出：ここまでで得ら′D ′′れた KAKEN のベクトル v(aKi ) と DBLP のベクトル v(aj )に基づき，式 5 でテキスト類似度を算出する．
D
simt (aKi , aj ) =DBLP 論文のタイトルから単語 w を抽出し，不要な記号の除

′
D ′′
v(aK
i ) · v(aj )K ′D ′′|v(ai ) ||v(aj ) |(5)去，小文字への変換，見出し語化をする．次に，単語 w が含まK
D
ここで，simt (aKi , aj ) は，KAKEN の著者 ai と DBLP の論れている他の DBLP 論文を検索し，その DBLP 論文のタイト

文 i 内の著者 aD
j のテキスト類似度による同一人物スコアでルに含まれている単語を共起語 c とする．これらの情報に基づある．

き Dice 係数 [11] を用いて式 3 により単語 w と共起語 c の関連度を算出する．

dice(w, c) =2|D(w) ∩ D(c)||D(w)| + |D(c)|4. 3 類似度の統合
上記の手順で得られた共著者情報，時間情報，テキスト内容(3)

ここで，D(t) は単語 t がタイトルに含まれる DBLP 論文の集合である．これにより得られた関連度を min-max 正規化し，値が 0.01 以上の共起語を追加の単語としてテキスト拡張する．
対訳の作成：Wikipedia の見出し語から英語と日本語の対訳を作成し，拡張した DBLP のテキストを翻訳する．対訳作成には，Wikipedia の英語版ページのうち，日本語ページへのリンク情報がある単語のみを用いた．

の三つの類似度を統合し，最終的な類似度を算出する．類似度の統合には CombSUM [13] を用いる．統合は，(i) 共著者情報と時間情報，(ii) 時間情報とテキスト内容，(iii) 共著者情報とテキスト内容，(iv) 三つ全ての統合の 4 パターンを考える．

5 実

験

KAKEN の著者氏名 14 個，著者数 28 各の KAKEN 研究者
ID と計 803 本の DBLP 論文を手動で対応付け，正解データ

単語ベクトルの生成：Mecab [12] を用いて KAKEN のテキを作成した．得られたデータの内訳を表 2 に示す．これらのストを形態素解析し，名詞，動詞，形容詞のみを抽出する．そ

データに提案手法を適用した．Mean Average Precision（以の KAKEN のテキストと翻訳した DBLP のテキスト全体から，降，MAP）を用いて各類似度の性能を評価し，類似度が単一

KAKEN・DBLP の各テキストの V 次元の Bag of Words (以の場合と統合した場合の結果を比較した．共著者情報，時間情

降，BoW) を生成する．このとき，ボキャブラリ V は KAKEN

報，テキスト内容による類似度の MAP を表 3 に示す．共著者と DBLP で統一する．生成された KAKEN・DBLP の BoW

情報，テキスト内容は MAP 0.6 以上となり，共著者情報が最Dベクトルをそれぞれ v(aKi )，v(aj ) とおく．

も高い性能を示した．また，時間情報のみの MAP は 0.6 を下Dice 係数による重み付け：DBLP の BoW ベクトル v(aD
j )回り他の類似度と比べて著しく低い結果となった．時間情報のを Dice 係数の関連度の総和を利用して重み付けする．単語 t

性能が，KAKEN でプロジェクトを持っている同姓同名の著者Dに対応するベクトル v(aDj ) の要素を vt (aj ) とおく．ベクトル同士の活動期間に大きな隔たりがないということが原因の一つ

Dv(aDj ) の要素集合から共起語 cl に対応する要素 vcl (aj ) を探と考えられる．例えば，ある同姓同名の著者 A と著者 B の場

し，各単語 wk (k = 1, .., V ) と共起語 cl (l = 1, ..., k) の関連度

合，著者 A の活動期間は 2003 年から 2021 年であり，著者 Bの総和によって要素 vcl (aDj ) を重み付けする．関連度の総和はの活動期間は 2011 年から 2019 年であった．このように，二人

式 4 によって求められる．

の著者の活動期間が被っている場合，その期間内に発表された

表 2 正解データの内訳．
著者氏名

DBLP 論文数

6 ま と めIKENAGA Takeshi

191

INOUE Tomoo96

本稿では，時間情報・共著者情報などのメタデータとテキス

TAKAHASHI Hiroshi

79

ト内容に基づき，言語を横断してデータベース間の著者同一性

UTSUMI Akira

67を推定する手法を提案した．提案手法では，共著者情報と時間

ISHIKAWA Hiroshi

60

情報，Wikipedia から作成した対訳を用いて翻訳したテキスト

SATO Hiroyuki

58

TSUKADA Koji

55

TANAKA Kazuyuki

49

TANAKA Akira

49

似度を全て統合した結果は，共著者情報とテキスト内容を統合

IWATA Kazunori

38

した類似度よりも低い性能となり，本稿で定義した時間情報に

SAKAI Ko26

よる類似度は有用でないことがわかった．

MORI Hiroki

23

今後は，KAKEN のプロジェクトの開始年と DBLP 論文の

HASHIMOTO Koji

6

発表年の関係性について調査を進めるとともに，異なる言語間

YUKAWA Takashi

6におけるテキスト内容の類似度算出法を高精度化することを目

合計

803

平均

57.36

標準偏差

44.63

内容に基づく類似度を定義した．実験では，共著者情報とテキスト内容を統合した類似度が MAP 0.810 を示した．三つの類指す．

文
表 3 単体の類似度の MAP．
類似度の種類

MAP

共著者情報

0.697

時間情報

0.523

テキスト内容0.662

表 4 統合した類似度の MAP．
統合した類似度の種類

MAP

共著者情報と時間情報

0.682

時間情報とテキスト内容

0.617

共著者情報とテキスト内容

0.810

三つ全て統合0.741

DBLP 論文の類似度はどちらも同じ値となってしまう．また．
「KAKEN でプロジェクトを開始した年」と「DBLP で論文を出した年」の間に大きな関係性がないということも原因の一つと考えられる．例えば，先ほどの著者 B の場合，KAKEN でのプロジェクト開始年は 2011 年であるが，実際には 2005 年に既に DBLP で論文を出している．著者 A の活動期間は 2003
年からであるため，この DBLP 論文は著者 B よりも著者 A との類似度の方が高くなり，誤った推定をしてしまうことになる．
次に，各類似度を統合した類似度の MAP を表 4 に示す．4
パターンのうち，最も高い性能を示したのは，共著者情報とテキスト内容を統合した類似度であった．これは共著者情報の性
能 0.697 とテキスト内容の性能 0.662 を両方上回る数値であり，二つの類似度を統合したことによりそれぞれ単体の類似度で推定できなかった部分が効果的に補完された結果であると言える．
しかし，時間情報と統合された類似度はどれも元の類似度よりも低い性能を示している．時間情報は，共著者情報やテキスト内容と比較すると性能に大きな差があり，共著者情報やテキス
ト内容の類似度で推定できなかった部分を補完するほどの情報を持っていないことが原因であると考えられる．

献[1] 坪井 彩子, 大須賀 治子 “JST サービス紹介 国内最大級の研究者総覧 researchmap” 情報管理 60, 906–909 (2018).
[2] J. Zhao, P. Wang, K. Huang “A Semi-supervised Approachfor Author Disambiguation in KDD CUP 2013” in Proceedings of the 2013 KDD Cup 2013 Workshop KDD Cup ’13
pages 10:1–10:8 ACM, New York, NY, USA (2013) ISBN
978-1-4503-2495-3.
[3] Q. Shen, T. Wu, H. Yang, Y. Wu, H. Qu, W. Cui“Nameclarifier: a visual analytics system for author namedisambiguation” IEEE Transactions on Visualization &Computer Graphics pages 141–150 (2017).
[4] S. B. Roy, M. De Cock, V. Mandava, S. Savanna, B. Dalessandro, C. Perlich, W. Cukierski, B. Hamner “The Microsoft Academic Search Dataset and KDD Cup 2013” inProceedings of the 2013 KDD Cup 2013 Workshop KDD
Cup ’13 pages 1:1–1:6 ACM, New York, NY, USA (2013)
ISBN 978-1-4503-2495-3.
[5] D. M. Blei, A. Y. Ng, M. I. Jordan “Latent dirichlet allocation” Journal of Machine Learning Research 3, 993–1022(2003).
[6] C.-L. Li, Y.-C. Su, T.-W. Lin, C.-H. Tsai, W.-C. Chang, K.H. Huang, T.-M. Kuo, S.-W. Lin, Y.-S. Lin, Y.-C. Lu, et al.
“Combination of feature engineering and ranking models forpaper-author identification in KDD Cup 2013” The Journalof Machine Learning Research 16, 2921–2947 (2015).
[7] H. Kawashima, H. Tomizawa “Accuracy evaluation of Scopus Author ID based on the largest funding database inJapan” Scientometrics 103, 1061–1071 (2015).
[8] J. J. Jung “Cross-lingual query expansion in multilingual
folksonomies: A case study on Flickr” Knowledge-Based
Systems 42, 60–67 (2013).
[9] P. Gupta, K. Bali, R. E. Banchs, M. Choudhury, P. Rosso“Query Expansion for Mixed-Script Information Retrieval”
in Proceedings of the 37th International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval pages 677–686 ACM (2014).
[10] M. Ley “DBLP: some lessons learned” Proceedings of the
VLDB Endowment 2, 1493–1500 (2009).
[11] 伊藤 雅弘, 中山 浩太郎, 原 隆浩, 西尾 章治郎 “Wikipedia のリ
ンク共起性解析によるシソーラス辞書構築” 情報処理学会論文
誌データベース（TOD） 48, 39–49 (2007).
[12] T. Kudo, K. Yamamoto, Y. Matsumoto “Applying conditional random fields to Japanese morphological analysis” inProceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing (2004).
[13] E. A. Fox, J. A. Shaw “Combination of multiple searches”
NIST special publication SP 243 (1994).