Expertsökning är en informationssökningsuppgift som handlar om sökandet efter de mest kunniga människorna, i något ämne, med utgångspunkt i dokument som beskriver människors aktiviteter. Uppgiften innebär att ta en användarfråga som indata och returnera en lista över personer sorterade efter deras nivå av expertis avseende användarfrågan. I detta dokument introduceras ett nytt tillvägagångssätt för att kombinera flera uppskattningsexperter baserade på ett ramverk för multisensordatafusion tillsammans med bevisteorin Dempster-Shafer och Shannons entropi. Mer specifikt definierade vi tre sensorer som detekterar heterogen information som härrör från textinnehållet, från grafstrukturen i citeringsmönstren för expertgruppen och från profilinformation om de akademiska experterna. Med tanke på de bevis som samlats in kan varje sensor definiera olika kandidater som experter och följaktligen inte komma överens om ett slutligt rankningsbeslut. För att hantera dessa konflikter, tillämpade vi DempsterShafer teorin om bevis i kombination med Shannons Entropy formel för att sammansmälta denna information och komma med en mer exakt och tillförlitlig slutgiltig rankinglista. Experiment som gjorts över två datauppsättningar av akademiska publikationer från datavetenskapens domän intygar att den föreslagna metoden är tillräcklig i förhållande till den traditionella teknikens metoder. Vi gjorde också experiment mot representativa övervakade toppmoderna algoritmer. Resultaten visade att den föreslagna metoden uppnådde liknande resultat jämfört med dessa övervakade tekniker, vilket bekräftade den föreslagna ramens kapacitet.
REF kombinerar flera estimatorer av expertis som använder Dempster-Shafer teorin om bevis och Shannon entropi.
Finding Academic Experts on a MultiSensor Approach using Shannon's Entropy
{'venue': 'Journal of Expert Systems with Applications, 2013, volume 40, issue 14', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}