Vi presenterar en recommender systems approach till konferenspapper uppdrag, dvs. uppgiften att tilldela pappersinlagor till granskare. Vi tar upp både modellering av granskningspapperspreferenser (som kan användas som ett inlärningsproblem) och optimering av granskningsuppdrag för att uppfylla globala konferenskriterier (som kan ses som tvångstillfredsställelse). På grund av bristen på preferensdata per granskare eller per papper (relaterat till andra rekommenderade system) visar vi hur vi kan integrera flera informationskällor för att lära granskare-papper preferensmodeller. Våra modeller utvärderas inte bara i form av förutsägelsenoggrannhet utan i form av sluttilldelningskvalitet. Med hjälp av en linjär programmeringsbaserad uppdragsoptimering visar vi hur vårt tillvägagångssätt bättre utforskar utrymmet för ej utförda uppdrag för att maximera den totala affiniteten hos papper som tilldelas granskare. Vi demonstrerar våra resultat på verkliga granskare anbudsdata från IEEE ICDM 2007 konferensen.
Syftet med REF är därför att förbättra modellering av granskningspreferenser.
Recommender systems for the conference paper assignment problem
{'venue': "RecSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}