Automatisk granskning kan avsevärt förbättra produktiviteten hos många människor såsom konferensarrangörer, tidskriftsredaktörer och stipendiater. De flesta tidigare arbeten har satt upp problemet som att använda ett papper som en fråga för att självständigt "hämta" en uppsättning granskare som bör granska papperet. En lämpligare formulering av problemet skulle vara att samtidigt optimera tilldelningen av alla dokument till en hel kommitté av granskare under begränsningar som översynskvoten. I detta dokument löser vi problemet med kommitté översyn uppdrag med multi-aspekt expertis matchning genom att kasta det som ett heltal linjär programmering problem. Den föreslagna algoritmen kan naturligt rymma alla probabilistiska eller deterministiska metoder för modellering av flera aspekter för att automatisera kommittégranskningsuppdrag. Utvärdering med hjälp av en befintlig datauppsättning visar att den föreslagna algoritmen är effektiv för kommittégranskningsuppdrag baserat på multi-aspect expertis matchning.
Till exempel, i REF, de anser problemet med att hitta den bästa tilldelningen av papper till granskare under hård belastning begränsningar.
Constrained multi-aspect expertise matching for committee review assignment
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}