Kunskapsnätverk och rekommendationssystem är särskilt viktiga för expertsökning inom organisationer och forskarsamfund. Användbar rekommendation av experter är dock inte en lätt uppgift av många skäl: Det kräver resonemang om flera komplexa nätverk från heterogena källor (såsom samarbete nätverk av individer, artikel citering nätverk, och koncept nätverk) och är i hög grad beroende av behoven hos individer att söka rekommendationer. Även om det under det senaste årtiondet har gjorts stora ansträngningar för att utveckla tekniker för att öka och utvärdera kvaliteten på rekommendationer, har individualisering av rekommendationer enligt individers motiv inte fått särskilt stor uppmärksamhet. Samtidigt som tidigare arbete i litteraturen främst har fokuserat på att identifiera experter fokuserar vi här på att anpassa valet av expert genom en principiell tillämpning av samhällsvetenskapliga teorier för att modellera användarens motivation. I detta dokument presenterar vi ett expertrecommender system som kan tillämpa flera teoretiska mekanismer på problemet med personliga rekommendationer genom att profilera användarnas motivation och deras relationer. I detta syfte använder vi ramverket Multi-Theoretic Multi-Level (MTML) som undersöker sociala drivkrafter för nätverksbildning i samhällen med olika mål. Detta ramverk fungerar som teoretisk grund för att kartlägga motiv till lämpliga domändata, heuristiska och objektiva funktioner för den personliga expertrekommendationen. Som ett bevis på konceptet utvecklade vi en prototyp som bygger på samhällsvetenskapliga teorier och använder beräkningstekniker från sociala nätverksanalyser och representationstekniker från det semantiska nätet för att underlätta att kombinera och använda data från heterogena källor. Vi utvärderade prototypens förmåga att förutsäga samarbeten för vetenskapliga forskargrupper med hjälp av en enkel offline-metodik. Preliminära resultat visar uppmuntrande framgång samtidigt som de erbjuder betydande personaliseringsalternativ och ger flexibilitet i att anpassa rekommendationen heuristic baserat på användarnas motivation. I synnerhet resulterar rekommendationer som bygger på olika motivationsprofiler i olika rekommendationer och som helhet bättre fånga upp mångfalden av observerade expertsamarbeten.
Fazelzarandi m.fl. REF utvecklar ett expertrekommendationssystem med användning av analys av sociala nätverk och flera tekniker för integrering av datakällor.
Expert recommendation based on social drivers, social network analysis, and semantic data representation
{'venue': "HetRec '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}