Abstrakt. Kunskapsinhämtning och kunskapsutbyte är i allmänhet avgörande men ändå kostsamt för både företag och privatpersoner, särskilt när kunskaperna berör olika områden. Fråga Svarande gemenskaper erbjuder en möjlighet att dela med sig av kunskap till en låg kostnad, där samhällsanvändare, av vilka många är domänexperter, potentiellt kan erbjuda högkvalitativa lösningar på ett givet problem. I detta dokument föreslår vi en ram för att hitta experter över flera samarbetsnätverk. Vi använder de senaste teknikerna för trädstyrd inlärning (via tensor nedbrytning), och matris factorization för att utforska användarexpertis från tidigare antagna inlägg. Tensor nedbrytning gör det möjligt att utnyttja latent expertis av användare, och inlägg och relaterade taggar hjälpa till att identifiera relaterade områden. Slutresultatet är ett expertresultat för varje användare inom varje kunskapsområde. Vi experimenterar på Stack Exchange Networks, en uppsättning av frågor svarar webbplatser på olika ämnen med en stor grupp användare och inlägg. Experiment visar vårt föreslagna tillvägagångssätt producerar stadiga och premium outputs.
Huang m.fl. I REF föreslogs en trädstyrd inlärningsmodell för att rekommendera experter i flera samarbetsnätverk.
Expert Recommendation via Tensor Factorization with Regularizing Hierarchical Topical Relationships
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}