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Enregistrement W3117128185 · doi:10.1109/ictai50040.2020.00018

Research Paper Recommendation Based on Content Similarity, Peer Reviews, Authority, and Popularity

2020· article· en· W3117128185 sur OpenAlexaboutno aff
Yiu‐Kai Ng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRecommender Systems and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityComputer scienceJungleRecommender systemPublishingQuality (philosophy)Similarity (geometry)Collaborative filteringWorld Wide WebInformation retrievalData scienceGeographyPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the Canadian Science Publishing, there are approximately 2.5 million scientific papers published each year. The huge volume of publications can be contributed to a substantial increase in the total number of academic journals, including the increasing number of predatory or fake scientific journals, which yield high volumes of poor-quality research work. The effect of this scenario is that there is an obsolete jungle of journals to flip through in searching for high-quality and relevant references for researchers, ranging from the ones who simply look for citations to cite or latest development and knowledge in a specific scientific area of study. In solving this problem, we propose a unique, elegant research paper recommender. Besides considering the topics and contents of related publications, our recommender also examines the peer reviews, authority, and popularity of each publication to ensure its quality. Conducted empirical study shows that our recommender outperforms existing research paper recommenders and contributes to the design of searching relevant publications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,364
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,034 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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