Vi presenterar design och metodik för det storskaliga hybridpappersrecommender-systemet som används av Microso Academic. Systemet ger rekommendationer för cirka 160 miljoner engelska forskningsrapporter och patent. Vår strategi hanterar ofullständig citeringsinformation samtidigt som den lindrar problemet med kallstart som o en ects andra recommender system. Vi använder Microso Academic Graph (MAG), titlar, och tillgängliga abstracts of research papers för att bygga en rekommendationslista för alla dokument, vilket kombinerar co-citation och innehållsbaserade metoder. Avstämningssystem parametrar gör det också möjligt att blanda och prioritera varje metod som, i sin tur, gör det möjligt för oss att balansera papper nyhet kontra auktoritet i rekommendation resultat. Vi utvärderar de genererade rekommendationerna via en användarstudie på 40 deltagare, med över 2400 rekommendationspar graderade och diskuterar kvaliteten på resultaten med hjälp av P@10 och nDCG poäng. Vi ser att det finns ett starkt samband mellan deltagarpoäng och de likhetsrankningar som produceras av vårt system men att ytterligare fokus måste läggas på att förbättra rekommendationsprecisionen, särskilt för innehållsbaserade rekommendationer. Resultaten av användarenkäten och tillhörande analysskript görs tillgängliga via GitHub och de rekommendationer som produceras av vårt system finns tillgängliga som en del av MAG på Azure för att underlätta ytterligare forskning och lysa upp nya rekommendationer i forskningspapper.
Kanakia m.fl. REF presenterade ett hybriddokument rekommenderar system där de kombinerade en co-citation-baserad algoritm och en innehållsbaserad algoritm.
A Scalable Hybrid Research Paper Recommender System for Microsoft Academic
{'venue': "In The World Wide Web Conference (WWW '19). ACM, New York, NY, USA, 2893-2899", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}