Recensent uppdragsproblem inom forskningsområdet brukar hänvisa till att bjuda in experter för kommentarer om kvaliteten på papper, projekt, etc. Olika faktorer i konventionella tillvägagångssätt beräknas välja lämpliga granskare, såsom relevansen mellan granskare kandidater och inlagor, mångfalden av kandidater. Många studier bortser dock från de tidsmässiga förändringarna av granskarens intresse och stabiliteten i granskarens intressetrend. I denna forskning analyseras därför tre oumbärliga aspekter, bland annat relevansen mellan granskarkandidater och bidrag, intressetrenden hos kandidater samt kandidaternas auktoritet. Därefter, med extraherade aspekter, granskaren uppdrag formuleras som ett heltal linjär programmering problem. Slutligen genomförs kategorier av jämförande experiment med två stora dataset som är byggda från WANFANG och ArnetMiner, vilket visar att det föreslagna tillvägagångssättet är tillgängligt för att modellera de tidsmässiga förändringarna av granskarnas forskningsintresse. Den visar också hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är när det gäller problem med granskningsuppdraget.
Förutom att ha probabilistiska modeller för ämnen, Jin et al. försökte fånga upp tidsmässiga förändringar av granskarens intresse samt stabiliteten i deras intressetrend med probabilistisk modellering REF.
Integrating the Trend of Research Interest for Reviewer Assignment
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}