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。
Jul, 2022
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
本文旨在解决学术同行评审中的合谋环问题，引入 Cycle-Free Reviewing 概念，分析其难点，提出并验证线性规划方案的短评检测存在问题，最后提出了一种高效的计算赋权的无环评审分配的启发式方法，该方法在实践中具有良好的质量。
Dec, 2021
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
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
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
自动识别同行评审者之间的矛盾的研究，介绍了一个新颖的任务，通过对评论对之间的矛盾进行检测，为此我们提出了一个基准模型，并公开了数据集和代码供进一步研究。
Oct, 2023
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
本文提出了一种基于上下文学习的评审人匹配方法，解决了用主题建模进行评审者指派时主题上下文信息丢失和难以解释的问题，并在实验中取得了显著的精度提高。
Nov, 2022
在会议同行评审的背景下，我们提出了一种顺序审查机制来真实地获取作者的排名信息，该机制比以前的工作更具现实意义，提高了被接受论文的质量，减少了审查工作量并提高了被审查论文的平均质量。
Nov, 2023