När du skriver papper, hur många gånger vill du göra några citat på en plats men du är inte säker på vilka papper att citera? Vill du ha ett rekommendationssystem som kan rekommendera ett litet antal bra kandidater för varje plats som du vill göra några citeringar? I detta dokument presenterar vi vårt initiativ att bygga upp ett sammanhangsmedvetet system för rekommendationer om citeringar. Högkvalitativ citering rekommendation är utmanande: inte bara bör de citeringar som rekommenderas vara relevanta för papperet under sammansättning, men också bör matcha de lokala sammanhangen av de platser citeringar görs. Dessutom är det långt ifrån trivialt att modellera hur ämnet för hela papperet och sammanhangen för citeringsplatserna bör påverka urvalet och rangordningen av citeringar. För att ta itu med problemet utvecklar vi en kontextmedveten strategi. Grundidén är att utforma en ny icke-parametrisk probabilistisk modell som kan mäta den kontextbaserade relevansen mellan ett citeringssammanhang och ett dokument. Vår strategi kan rekommendera citeringar för ett sammanhang på ett effektivt sätt. Dessutom kan den rekommendera en uppsättning citeringar för ett papper med hög kvalitet. Vi implementerar ett prototypsystem i CiteSeerX. En omfattande empirisk utvärdering i det digitala biblioteket CiteSeerX mot många baslinjer visar effektiviteten och skalbarheten i vårt tillvägagångssätt.
Han och Al. Ref utvecklade ett icke-parametriskt probabilistiskt tillvägagångssätt som mäter relevansen mellan ett dokument och ett citeringssammanhang.
Context-aware citation recommendation
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}