Abstrakt. Onlineverktyg för samarbete och sociala plattformar har blivit allestädes närvarande i webbaserade miljöer. Människors intressen och färdigheter utvecklas med tiden beroende på utförda aktiviteter och gemensamma samarbeten. Vi anser att rankningsmodeller för att rekommendera experter eller samarbetspartners inte bara bör förlita sig på profiler eller kompetensinformation som behöver underhållas och uppdateras manuellt av användaren. I detta arbete tar vi upp problemet med kompetens mining baserat på utförda interaktioner mellan människor. Vi hävdar att en expertis gruvalgoritm måste beakta en persons intresse och aktivitetsnivå i ett visst samarbetssammanhang. Vår strategi är baserad på PageRank algoritm förstärkt av tekniker för att införliva kontextuell länkinformation. Ett tillvägagångssätt som omfattar två steg presenteras. Först, offline analys av mänskliga interaktioner med beaktande av taggade interaktionslänkar och andra sammansättningen av ranking poäng baserat på preferenser. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt med hjälp av ett nätverk för e-postinteraktion.
Schall och Dustdar REF tog itu med problemet med expertis mining baserat på utförda interaktioner mellan människor.
Dynamic context-sensitive pagerank for expertise mining
{'venue': 'In Social Informatics, volume 6430 of LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}