Abstrakt. Vi tar itu med problemet med att hitta ett team av experter från ett socialt nätverk för att slutföra ett projekt som kräver en uppsättning färdigheter. Det sociala nätverket är modellerat som en graf. En nod i grafen representerar en expert och har en vikt som representerar den monetära kostnaden för att använda experttjänsten. Två noder i grafen kan anslutas och vikten på kanten representerar kommunikationskostnaden mellan de två motsvarande experterna. Med tanke på ett projekt är vårt mål att hitta ett team av experter som täcker alla nödvändiga färdigheter och även minimerar kommunikationskostnaden samt personalkostnaden för projektet. För att minimera båda målen definierar vi en ny kombinerad kostnadsfunktion som bygger på den linjära kombinationen av målen (dvs. Kostnader för kommunikation och personal. Vi visar att problemet med att minimera den kombinerade kostnadsfunktionen är ett NP-hårdt problem. Således föreslås en approximationsalgoritm för att lösa problemet. Den föreslagna approximationsalgoritmen begränsas och algoritmens approximationsförhållande bevisas i dokumentet. Tre heuristiska algoritmer baserade på olika intuitioner föreslås också för att lösa problemet. Omfattande experiment på verkliga datauppsättningar visar de föreslagna algoritmernas effektivitet och skalbarhet.
I REF föreslår författarna att hitta ett team av experter samtidigt minimera både kommunikations- och personalkostnader.
Efficient bi-objective team formation in social networks
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}