應用資訊檢索技術於論文評閱者推薦模式之評估 Evaluation of Information Retrieval Based Models for Recommendation of Paper Reviewers
隨著傳統期刊逐漸採用電子形式出刊，也帶動投稿及評閱過程愈來愈多採用電子自動化之潮流。目前一般的線上投稿暨評閱系統雖然功能逐漸齊備，但仍少有推薦評閱者功能。為評估現有可推薦評閱者技術之表現，本文分別用標題、關鍵詞、摘要、全文4種不同長度的論文表示方式，搭配7種評閱者匹配法，其中包括向量空間模式下的4種相似度匹配法，及應用於OpenConf線上投稿系統中的3種主題式匹配法，交叉組合出4×7＝28種推薦模式。測試結果顯示，向量空間模式匹配法優於主題式匹配法。又所有推薦模式中，以摘要為論文表示方式，搭配向量空間模式的餘弦相似度匹配法，其推薦效果最好。<br>As more e-journa...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Tamkang University Press
2008-06-01
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| Series: | Jiàoyù zīliào yǔ túshūguǎn xué |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://joemls.dils.tku.edu.tw/fulltext/45/45-4/409-431.pdf |