Att söka i en organisations dokumentarkiv för experter ger en kostnadseffektiv lösning för uppgiften att hitta experter. Vi presenterar två allmänna strategier för expertsökning med en dokumentsamling som formaliseras med hjälp av generativa probabilistiska modeller. Den första av dessa modellerar direkt en experts kunskap baserad på de dokument som de är knutna till, medan den andra lokaliserar dokument på ämne, och sedan finner den associerade experten. Att bilda tillförlitliga sammanslutningar är av avgörande betydelse för expertsökningssystemens prestanda. I vår utvärdering jämför vi därför de olika tillvägagångssätten och utforskar en rad olika föreningar tillsammans med andra operativa parametrar (t.ex. aktualitet). Med hjälp av TREC Enterprise corpora visar vi att den andra strategin konsekvent överträffar den första. En jämförelse mot andra oövervakade tekniker, avslöjar att vår andra modell ger utmärkt prestanda.
Till exempel föreslog REF profilcentrerade (direkt modellerar kunskapen hos en expert från tillhörande dokument) och dokumentcentrerade (lokaliserar dokument om ämnet och finner sedan tillhörande experter) generativa språkmodeller.
Formal models for expert finding in enterprise corpora
{'venue': "SIGIR '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}