Аннотация доклада.

Существующие вручную составленные классификаторы научных направлений имеют ряд недостатков:

• существующие классы имеют абстрактный смысл и нуждаются в конкретизации;
• системы являются статическими и не отражают изменения тенденций в научной среде;
• вследствие трудоемкости разработки таких систем, классификаторы стремятся покрыть всю область научных направлений, что затрудняет применение таких классификаторов общего назначения в более специализированных задачах.

В работе рассматриваются подходы к решению задачи автоматического построения иерархических классификаторов научных направлений. В дополнение приводятся алгоритмы поиска экспертов, наиболее релевантных поисковому запросу, и методы кластеризации сотрудников по заданным критериям.

Основным источником информации при решении данных задач являются наборы ключевых слов, ассоциированные с конкретными статьями, сотрудниками и группами.

Кроме того используются дополнительные знания об объектах системы: соавторства, годы публикаций, аннотации и тексты статей, составы коллективов, научные интересы сотрудников и другие.

Решению задачи способствуют разработанные алгоритмы определения близости между ключевыми словами, а также между наборами ключевых слов.