专家检索与专家排名研究评述
[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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5 杜p,
本文编号:2515975
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