I en expertsökningsuppgift är användarnas behov att identifiera personer som har relevant expertis till ett ämne av intresse. Ett expertsöksystem förutsäger och rankar expertisen hos en uppsättning kandidatpersoner med avseende på användarnas fråga. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att förutsäga och rangordna kandidatexpertis när det gäller en fråga. Vi ser problemet med att rangordna experter som ett röstningsproblem, som vi modellerar genom att anpassa elva fusionstekniker. Vi undersöker effektiviteten i röstningsmetoden och tillhörande datafusionsteknik inom en rad dokumentvägningsmodeller, inom ramen för TREC 2005 Enterprise track. Utvärderingsresultaten visar att röstparadigmet är mycket effektivt, utan att använda någon samlingsspecifik heuristik. Dessutom visar vi att en förbättring av kvaliteten på den underliggande dokumentrepresentationen avsevärt kan förbättra insamlingen av datafusionsteknik på en expertsökningsuppgift. I synnerhet visar vi att tillämpningen av fältbaserade viktningsmodeller förbättrar rangordningen av kandidater. Slutligen visar vi att den relativa prestandan hos de anpassade teknikerna för datafusion för det föreslagna tillvägagångssättet är stabil oberoende av de använda viktningsmodellerna.
Ett effektivt tillvägagångssätt är att behandla problemet med rankningsexperter som ett röstningsproblem baserat på datafusionstekniker REF.
Voting for candidates: adapting data fusion techniques for an expert search task
{'venue': "CIKM '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}