Webbbaserat samarbete och virtuella miljöer som stöds av olika Web 2.0-koncept möjliggör tillämpning av många övervaknings-, gruv- och analysverktyg för att studera mänskliga interaktioner och teambildningsprocesser. Sammansättningen av ett effektivt team kräver en balans mellan tillräcklig kompetensuppfyllelse och tillräcklig teamanslutning. Den underliggande interaktionsstrukturen speglar individers sociala beteende och relationer och bestämmer i stor utsträckning hur väl människor kan förväntas samarbeta. I det här dokumentet tar vi upp ett problem med utökad teambildning som inte bara kräver direkt interaktion för att bestämma teamanslutning utan dessutom använder implicita rekommendationer från samarbetspartners för att stödja även glest uppkopplade nätverk. Vi tillhandahåller två heuristiker baserade på Genetiska Algoritmer och Simulated Annealing för att upptäcka effektiva teamkonfigurationer som ger den bästa kompromissen mellan kompetenstäckning och teamanslutning. Vår självjusterande mekanism syftar till att upptäcka den bästa kombinationen av direkta interaktioner och rekommendationer vid härledning av konnektivitet. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt baserat på flera konfigurationer av ett simulerat samarbetsnätverk som har en nära likhet med verkliga expertnätverk. Vi visar att vår algoritm framgångsrikt identifierar effektiva teamkonfigurationer även när du tar bort upp till 40 % av experterna från olika sociala nätverkskonfigurationer.
Ett problem med teambildning med målen maximal färdighetstäckning och hög teamanslutning studerades i REF.
Interaction Mining and Skill-dependent Recommendations for Multi-objective Team Composition
{'venue': 'Data & Knowledge Engineering', 'journal': 'Data & Knowledge Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}