大規模会議における論文とレビュー者のマッチング【JST・京大機械翻訳】

Leyton-Brown Kevin; Mausam; Nandwani Yatin; Zarkoob Hedayat; Cameron Chris; Newman Neil; Raghu Dinesh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212962536834 整理番号：22P0294885

大規模会議における論文とレビュー者のマッチング【JST・京大機械翻訳】

Matching Papers and Reviewers at Large Conferences

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ピアレビュー会議(CSにおける主な出版物)は,各論文に対して高度に適格なレビュー者をマッチングすることに決定的に依存する。これらの会議の規模拡大のため,彼らが運転するタイトタイムラインと明示的なディコンベスト挙動における最近のサージは,現在,自動化された方法でこのマッチングを実行するための代替はない。本論文は,人工知能(AAAI 2021)に関する35番目のAAAI会議で最近展開された新しいレビュー者-紙マッチングアプローチを研究し,ICML 2022,AAAI 2022,およびIJCAI 2022を含む他の会議によって採用された。この手法は3つの主な要素を持つ。(1)問題のあるマッチを同定し,レビュー者-紙スコアを生成するために入力データを収集し,処理する。(2)良好なレビュー者-紙マッチングを見つけるための最適化問題の定式化と解決;(3)論文からの資源を見直す2相レビュープロセスは,拒絶され,決定境界に近い論文に向かっている。本論文はまた,AAAIの以前の(2020)反復で使用されたマッチングアルゴリズムとの比較を含む,実際のデータに関する広範な事後解析に基づくこれらの革新の評価を記述し,これを追加数値実験で補完する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機シミュレーション , 固体デバイス一般

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