ABSTRACT Volymen av forskningsartiklar i digitala arkiv ökar. Denna spektakulära tillväxt av arkiv gör det ganska svårt för forskare att få relaterade forskningsrapporter som svar på deras frågor. Problemet blir värre när en forskare med otillräcklig kunskap om att söka forskningsartiklar använder dessa arkiv. I de traditionella rekommendationsstrategierna missar resultaten av frågan många högkvalitativa artiklar, i det relaterade arbetsavsnittet, som antingen publiceras nyligen eller har lågt citeringsvärde. För att lösa detta problem måste det finnas en lösning som inte bara tar hänsyn till de strukturella förhållandena mellan tidningarna utan också kontrollerar kvaliteten på de författare som publicerar dessa artiklar. Många forskningsdokument rekommendationer har implementerats som inkluderar samverkande filtrering-baserad, innehåll-baserad, och citering analys-baserade tekniker. De samverkande filtreringsbaserade metoderna använder främst pappersciteringsmatriser för rekommendationer, medan de innehållsbaserade metoderna endast tar hänsyn till innehållet i dokumentet. I citeringsanalysen beaktas nätverkets struktur och fokus ligger på de dokument som citeras eller citeras i intressedokumentet. Det är därför mycket svårt för ett recommender system att rekommendera högkvalitativa papper utan en hybrid metod som innehåller flera funktioner, såsom citering information och författare information. Den föreslagna metoden skapar ett multilevel citering och relation nätverk av författare där citeringsnätverket använder den strukturella relationen mellan tidningarna för att extrahera betydande papper, och författarnas samarbetsnätverk hittar nyckel författare från dessa papper. De dokument som valts ut genom detta hybrida tillvägagångssätt rekommenderas sedan till användaren. Resultaten har visat att vår föreslagna metod presterar mycket bra jämfört med de toppmoderna befintliga systemen, såsom Google scienced och multilevel simultan citering nätverk. INDEX TERMS Citeringsnätverk, samarbetsnätverk, rekommendationssystem, rekommendationssystem för forskningsdokument.
Waheed m.fl. I REF föreslogs en hybridmetod för rekommendationer i vetenskapliga forskningsdokument och man främjade full användning av dokumenten.
A Hybrid Approach Toward Research Paper Recommendation Using Centrality Measures and Author Ranking
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}