在PubMed摘要中自动提取组织社交网络的探索
摘要：通过社交网络分析（SNA）来研究组织能够吸引政府机构和科学家的浓厚兴趣，因为它有助于促进转化研究并加速将研究成果转化为医疗实践。对于特定疾病领域的SNA，我们需要通过挖掘PubMed上的所属信息来确定该领域的关键研究团体。这不仅涉及识别所属字符串中的组织名称，还需要解决模糊性以确定具有唯一组织的文章。我们在这里介绍了一个归一化的过程，该过程基于局部序列比对度量和基于连接组件查找的局部学习进行聚类。我们通过分析参与血管生成治疗的组织来演示该方法的应用，并展示了其对制药和生物技术行业或国家资助机构研究人员的实用价值。
作者：Siddhartha Jonnalagadda, Philip Topham, Graciela Gonzalez
论文ID：1001.4276
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2010-05-17