面向学术出版物数字图书馆专家搜索的排序学习
信息检索
2013-02-05 v1 数字图书馆
摘要
专家发现任务在信息检索文献中日益受到关注。然而，当前的最先进水平（SOTA）仍缺乏以原则性方式最优组合不同证据源的方法。本文探讨了使用排序学习（learning to rank）方法作为一种原则性途径，以组合源自文本内容、专家社区引用模式的图结构以及专家档案信息的多种专家能力估计器。在计算机科学领域的学术出版物数据集上进行的实验证实了所提方法的适用性。
引用
@article{arxiv.1302.0413,
title = {Learning to Rank for Expert Search in Digital Libraries of Academic Publications},
author = {Catarina Moreira and Pável Calado and Bruno Martins},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.0413},
year = {2013}
}