Recommending research articles using citation data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to present an empirical comparison between the recommendations generated by a citation-based recommender for research articles in a digital library with those produced by a user-based recommender (ExLibris “bX”). Design/methodology/approach – For these computer experiments 9,453 articles were randomly selected from among 6.6 M articles in a digital library as starting points for generating recommendations. The same seed articles were used to generate recommendations in both recommender systems and the resulting recommendations were compared according to the “semantic distance” between the seed articles and the recommended ones, the coverage of the recommendations and the spread in publication dates between the seed and the resulting recommendations. Findings – Out of the 9,453 test runs, the recommendation coverage was 30 per cent for the user-based recommender vs 24 per cent for the citation-based one. Only 12 per cent of seed articles produced recommendations with both recommenders and none of the recommended articles were the same. Both recommenders yielded recommendations with about the same semantic distance between the seed article and the recommended articles. The average differences between the publication dates of the recommended articles and the seed articles is dramatically greater for the citation-based recommender (+7.6 years) compared with the forward-looking user-based recommender. Originality/value – This paper reports on the only known empirical comparison between the Ex Librix “bX” recommendation system and a citation-based collaborative recommendation system. It extends prior preliminary findings with a larger data set and with an analysis of the publication dates of recommendations for each system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle