Nov, 2016

五种世界大学排名的关键比较分析

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TL;DR本文就全球大学排名的价值和局限性进行了比较分析，包括 ARWU, Leiden, THE, QS 和 U-Multirank 等 5 个排名系统，并分析了它们之间的覆盖率、计算指标的方法、指标分布的偏斜以及指标之间的统计相关性。通过对这些排名系统的对比，提供了更多关于它们的机构覆盖范围、评分方法、指标选择和规范化如何影响给定机构排名和定位的见解。
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发现论文，激发创造
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    该论文研究了高校和研究机构公平的学术招聘问题，提出了基于优化和神经网络的两种计算框架来构建决策支持工具，通过计算 Academic Quality Index 对学术质量进行量化评估。

    May, 2023

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    Sep, 2016

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    Jan, 2022

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    May, 2020

  • 利用小规模标注数据进行排序学习

    研究目的为了实现大学学术搜索平台，探讨搜索、排名和推荐技术，但由于缺乏大量基本事实数据，传统的排名技术和评估措施难以实现。该项目有助于提高用户的学术搜索体验，包括研究人员、出版物和研究领域信息，并对大学教师和学生的研究经验都有益。

    Jul, 2022

  • 多样性评估指标的公理分析：引入倾向排名效用度量

    本文利用公理分析机制，定义了基于约束条件的公理框架，评估搜索结果多样性场景中现有度量标准的适用性，并提出了一种适应排名偏差精度度量标准的改进版，即考虑了冗余性和用户检查排名文件所需工作量的 Rank-Biased Utility；实验结果表明，这种度量标准可用于反映不同度量标准所反映的质量标准，适用于缺乏关于特定场景特征的知识。

    May, 2018

  • MediaRank: 在线新闻来源的计算排名

    本研究通过设计并建立了自动化系统 MediaRank 用于排名全球超过 50,000 个在线新闻来源的新闻质量，基于新闻的同行声誉、报道偏见、经济压力和流行度等四个方面的算法分析，收集并分析每天一百万个新闻网页和两百万条相关推文。

    Mar, 2019

  • 通过一致改进比率相结合的评估指标，及其在聚类任务中的应用

    本文介绍了一种名为 Unanimous Improvement Ratio（UIR）的度量方法，它不仅补充了标准指标组合方法的不足，还可以评估指标之间的交互作用，本文还通过实验验证了该方法的有效性，并将其作为精度和召回率之间权衡的一种预测器。

    Jan, 2014

  • 排名和推荐中的公平性：概述

    本文旨在介绍确保排名和推荐中的公平性所使用的定义、模型和方法的工具包，提供有关这一新颖、迅速发展和有影响力的领域的坚实框架，将相关方法并置并强调未来工作的开放挑战和研究路径。

    Apr, 2021

  • 信息检索中的索引偏见的测量和应对

    信息检索系统的相关性排序可能引入指示偏见，该研究引入了自动偏见审核框架（PAIR framework）和偏见度量（bias metric），通过对 8 个信息检索系统进行评估，在一系列有争议的主题中，验证了指示偏见如何影响读者意见的预测。

    Jun, 2024