一种基于层次化可解释表示的论文-审稿人推荐多标签分类方法
信息检索
2019-12-20 v1
摘要
论文-审稿人推荐任务对会议主席和期刊编辑具有重要的学术意义。如何为投稿论文有效且准确地推荐审稿人是一项有意义且仍然艰巨的任务。在本文中，我们提出了一种使用层次化且可解释表示的多标签分类方法，命名为 Hiepar-MLC。此外，我们提出了一种简单的基于多标签的审稿人分配策略 MLBRA 以选择合适的审稿人。有趣的是，我们还探索了粗粒度层面的论文-审稿人推荐。
引用
@article{arxiv.1912.08976,
title = {A multi-label classification method using a hierarchical and transparent representation for paper-reviewer recommendation},
author = {Dong Zhang and Shu Zhao and Zhen Duan and Jie Chen and Yangping Zhang and Jie Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.08976},
year = {2019}
}
备注
21 pages