Vi undersöker effekten av att modellera en forskares tidigare arbeten i att rekommendera vetenskapliga uppsatser till forskaren. Vår hypotes är att en författares publicerade verk utgör en ren signal om en forskares latenta intressen. En viktig del av vår modell är att förbättra den profil som härletts direkt från tidigare arbeten med information från tidigare verks referensdokument samt dokument som refererar till arbetet. I våra experiment skiljer vi mellan juniorforskare som bara har publicerat en uppsats och seniora forskare som har flera publikationer. Vi visar att det är fördelaktigt att filtrera dessa informationskällor - när vi dessutom beskära bullriga citeringar, referenspapper och publikationshistorik, uppnår vi statistiskt signifikant högre grad av rekommendationsnoggrannhet.
Författarna i REF trodde att författarens tidigare publikationer skulle utgöra en tydlig signal om en forskares latenta intressen.
Scholarly paper recommendation via user's recent research interests
{'venue': "JCDL '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}