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专家检索与专家排名研究评述

发布时间:2019-07-18 16:45
【摘要】:【目的】对已有专家检索与专家排名方法进行评述,为后续研究提供理论基础。【文献范围】从Web of Science(WOS)、CNKI等数据库中分别以"专家检索(Expert Retrieval)"、"专家排名(Expert Ranking)"、"排名融合(Ranking Fusion)"等为检索词搜集获得相关文献65篇。【方法】针对专家检索覆盖面不足及专家特征计算量大两方面问题,从专家检索评测和排名融合两个角度梳理并评析现有的研究进展。【结果】融合关系属性是目前专家检索方法的主流,检索结果可信度研究主要依据用户满意度和文档可信度开展;专家排名采用友邻推荐模型、Page Rank、D-S理论、社交网络与复杂网络分析等实现排名及排名融合,融合结果总体优于基准排名。【局限】不同排名融合方法间的横向对比研究较少。【结论】相关研究可为构建信息融合视角下的专家会诊平台提供参考,具体体现在专家信息组织、专家遴选和专家意见融合环节。
[Abstract]:[objective] to review the existing expert retrieval and expert ranking methods, so as to provide a theoretical basis for follow-up research. [literature scope] "expert retrieval (Expert Retrieval)", "expert ranking (Expert Ranking)" from Web of Science (WOS), CNKI and other databases, 65 articles were collected for retrieval words by "ranking Fusion (Ranking Fusion)". [methods] in view of the lack of expert retrieval coverage and the large amount of calculation of expert features, the existing research progress was sorted out and evaluated from two angles of expert retrieval evaluation and ranking fusion. [results] Fusion relationship attribute is the mainstream of expert retrieval methods at present. The research on the reliability of retrieval results is mainly based on user satisfaction and document credibility. The expert ranking adopts friendly neighbor recommendation model, Page Rank,D-S theory, social network and complex network analysis to realize the ranking and ranking fusion, and the fusion results are generally better than the benchmark ranking. [limitation] there are few horizontal comparative studies among different ranking fusion methods. [conclusion] the relevant research can provide a reference for the construction of expert consultation platform from the perspective of information fusion, which is embodied in the expert information organization. The integration of expert selection and expert opinion.
【作者单位】: 华中师范大学信息管理学院;
【基金】:国家社会科学基金重大项目“基于多维度聚合的网络资源知识发现研究”(项目编号:13&ZD183) 中央高校基本科研业务费项目“面向应急决策的专家发现与意见融合研究”(项目编号:CCNU16A05044) 国家自然科学基金青年项目“多因素融合下的微博话题可信度评估模型及实证研究”(项目编号:71303179)的研究成果之一
【分类号】:G252.7

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