专家检索与专家排名研究评述
摘要：【目的】对已有专家检索与专家排名方法进行评述，为后续研究提供理论基础。【文献范围】从Webof Science（WOS）、CNKI等数据库中分别以“专家检索（Expert Retrieval）”、“专家排名（Expert Ranking）”、“排名融合（Ranking Fusion）”等为检索词搜集获得相关文献65篇。【方法】针对专家检索覆盖面不足及专家特征计算量大两方面问题，从专家检索评测和排名融合两个角度梳理并评析现有的研究进展。【结果】融合关系属性是目前专家检索方法的主流，检索结果可信度研究主要依据用户满意度和文档可信度开展；专家排名采用友邻推荐模型、PageRank、D-S理论、社交网络与复杂网络分析等实现排名及排名融合，融合结果总体优于基准排名。【局限】不同排名融合方法间的横向对比研究较少。【结论】相关研究可为构建信息融合视角下的专家会诊平台提供参考，具体体现在专家信息组织、专家遴选和专家意见融合环节。
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