【摘 要】
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网络中存在着规模庞大的信息,搜索引擎如Google为网络海量信息的检索提供了有效的途径,但是许多潜藏的知识仍然无法被搜索到。而且,大量知识并未存储于文档或者数据库中,其中
【机 构】
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复旦大学计算机学院上海市智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60903076)
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网络中存在着规模庞大的信息,搜索引擎如Google为网络海量信息的检索提供了有效的途径,但是许多潜藏的知识仍然无法被搜索到。而且,大量知识并未存储于文档或者数据库中,其中大部分仅存在于人脑中。对于网络中无法检索到的知识,则需要找到掌握这些知识的专家,并通过交流获取这些知识。目前专家寻找的方法有语言模型、主题模型等,这些方法各有优缺点。提出一种专家寻找模型融合框架,该框架可有效地将已有的专家寻找模型结合起来,从而提高专家寻找的精确度与鲁棒性。实验结果支持了这一结论。
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