專家檢索與專家排名研究評述
摘要：【目的】對已有專家檢索與專家排名方法進行評述，為后續研究提供理論基礎?！疚墨I范圍】從Webof Science（WOS）、CNKI等數據庫中分別以“專家檢索（Expert Retrieval）”、“專家排名（Expert Ranking）”、“排名融合（Ranking Fusion）”等為檢索詞搜集獲得相關文獻65篇。【方法】針對專家檢索覆蓋面不足及專家特征計算量大兩方面問題，從專家檢索評測和排名融合兩個角度梳理并評析現有的研究進展。【結果】融合關系屬性是目前專家檢索方法的主流，檢索結果可信度研究主要依據用戶滿意度和文檔可信度開展；專家排名采用友鄰推薦模型、PageRank、D-S理論、社交網絡與復雜網絡分析等實現排名及排名融合，融合結果總體優于基準排名?！揪窒蕖坎煌琶诤戏椒ㄩg的橫向對比研究較少?！窘Y論】相關研究可為構建信息融合視角下的專家會診平臺提供參考，具體體現在專家信息組織、專家遴選和專家意見融合環節。
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