download0 view164
twitter facebook

공공누리This item is licensed Korea Open Government License

Title
An evaluation-committee recommendation system for national R&D projects using social network analysis
Author(s)
정한조김재수김용기
Publication Year
2016-06-09
Abstract
Korean National Science & Technology Information Service (NTIS) provides a service of evaluating national R&D projects and providing such evaluated national R&D projects along with their participating researcher information. It also provides a service of recommending and selecting evaluation committees for the R&D projects. Transparency is an important aspect that should be ensured on the evaluation process of the national R&D projects. Thus, the recommending unfamiliar evaluation committees with the participants of the R&D projects are one of the important aspects that can ensure the transparency for the evaluation process. In this paper, we present an evaluation-committee recommendation system using an online detection method of researcher connections by a partitioning-based clustering algorithm and random walks. The clustering algorithm enables us to partition the network to number of small graphs that can be processed via random walks. Then, we can rank the connection weight of each suspicious researcher according to a researcher in charge of a R&D project and we can exclude the researchers having higher connection weight from the evaluation committee of the R&D project. In addition, we also present a text-data refinement and entity identification method using Jaro-Winkler distance algorithm to construct more precise researcher network.
Keyword
Social Network Analysis; random walks; community detection
Journal Title
Cluster Computing: The Journal of Networks, Software Tools and Applications
Citation Volume
19
ISSN
1386-7857
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Appears in Collections:
7. KISTI 연구성과 > 학술지 발표논문
URI
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/14545
http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/article/articleSearchResultDetail.do?cn=NART76022758
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML

Browse