Recensioner är en vanlig uppgift som många människor, till exempel konferensarrangörer, tidskriftsredaktörer och stipendiater, måste utföra rutinmässigt. Som ett beräkningsproblem innebär det att matcha en uppsättning sökande granskare med ett dokument eller förslag som ska ses över. En vanlig brist i allt befintligt arbete med att lösa detta problem är att de inte tar hänsyn till de många aspekterna av ämnen eller expertis och alla motsvarar hela dokumentet som ska ses över med den övergripande expertisen hos en granskare. Som ett resultat, om ett dokument innehåller flera underämnen, vilket ofta händer, skulle befintliga metoder inte försöka tilldela granskare att täcka alla underämnen; i stället är det fullt möjligt att alla tilldelade granskare skulle täcka den större underämnet ganska väl, men inte omfatta någon annan undertema. I detta dokument studerar vi hur man kan modellera flera aspekter av expertis och tilldela granskare så att de tillsammans kan täcka alla underämnen i dokumentet väl. Vi föreslår tre allmänna strategier för att lösa detta problem och föreslår nya utvärderingsåtgärder för denna uppgift. Vi skapar också en multi-aspect granskning uppdrag test uppsättning med ACM SIGIR publikationer. Experimentella resultat av denna datauppsättning visar att de föreslagna metoderna är effektiva för att tilldela granskare att täcka alla aktuella aspekter av ett dokument.
Karimzadehgan m.fl. Föreslog granskningsaspekt modellering och pappersaspekt modellering, och försökte modellera flera aspekter av expertis REF.
Multi-aspect expertise matching for review assignment
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}