Jul, 2022

论文评审中防止操纵的权衡

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TL;DR本文讨论了学术期刊中计算机科学方面论文竞标的问题，提出了现有算法中对竞标操纵的防范策略，并列举了算法需要满足的特点并提出了未来的研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 同行评审中恶意论文竞标数据集

    本文研究了同行评审中的恶意评审行为问题，提出了一种基于通过构建数据集来监测恶意出价的方法，并基于该数据集分析了出价行为，并提出一些简单的检测算法以检测恶意出价。

    Jun, 2022

  • 从论文投标中检测审稿人与作者串通的共谋环

    从论文投标中检测串通可以取得显著成功并保持隐藏，需要开发更复杂的检测算法利用额外的元数据。

    Feb, 2024

  • 通过随机评审分配来缓解同行评审中的操纵问题

    研究了会议同行评审中的三个挑战：评审人恶意加入给出正面评价的论文、评审人故意给不喜欢的论文打低分和评审人匿名解除。提出了一种对三个问题进行通用性整合的方法，并针对给定限制下的评审人分配问题提出了随机算法，成功限制了恶意评审人分配。

    Jun, 2020

  • 优化论文匹配的框架

    本文提出了一个框架来优化论文 - 审稿人分配，使用适宜性评分来测量论文和审稿人之间的成对亲和力，可以从提供的少量评分中推断出适宜性评分，将任务定义为整数规划问题，并提出了几种适用于论文和审稿人匹配问题的方案，探讨了学习和匹配相互作用的因素，对两个会议数据集进行了实验，测试了几种学习方法的性能以及匹配方法的有效性。

    Feb, 2012

  • 大型会议上的论文与审稿人匹配

    本文研究了一种新颖的评审 - 文章匹配方法，该方法已被引入多个计算机科学领域的顶级会议，包括 AAAI，ICML，IJCAI 等，并通过对现实数据的广泛后期分析进行了评估，比较了其与 AAAI 2020 版本使用的匹配算法的不同之处。

    Feb, 2022

  • PeerReview4All：同行评审中公平准确的评审人分配

    该研究考虑了会议同行评审中的论文自动分配问题，着重关注公平性和统计准确性。研究设计了一种基于最大流程序的分配算法，旨在最大化最不利论文的审查质量，并提出了一种新的主观评分模型，设计了一种新颖的实验方法来评估算法的质量。

    Jun, 2018

  • 操作和同伴机制：一份调查

    该研究调查了防止同行机制中操纵的方法，并指出了几个重要的研究挑战。

    Oct, 2022

  • 算法的透明度与操纵

    算法透明度具有操纵潜力，而本文引起对冷漠视角的关注，解释了为什么冷漠视角比脆弱性视角更好地解释了算法透明度的操纵潜力，并提出了与算法透明度背景下的操纵研究相关的问题。

    Nov, 2023

  • 关于策略无效的会议同行评审

    本文研究了会议中同行评审机制的问题，提出了一种基于社会选择理论的策略性确保且高效的同行评审算法，并在 ICLR 大会提交数据上进行了实证研究。

    Jun, 2018

  • 避免同行评审过程中的公地悲剧

    介绍科学出版物的同行评审制度，讨论机器学习对此的影响，提出对标准和质量的强调以及提供适当的激励措施，如按照每次评审给予的财务补偿。

    Dec, 2018