Vetenskapliga artikelrekommendation problem handlar om att rekommendera liknande vetenskapliga artiklar ges en frågeartikel. Det kan kategoriseras som ett innehållsbaserat likhetssystem. Nya framsteg när det gäller metoder för representationsinlärning har visat sig vara effektiva när det gäller att modellera distribuerade representationer i olika former som bilder, språk, tal, nätverk osv. De distribuerade representationer som erhålls med hjälp av sådana tekniker i sin tur kan användas för att beräkna likheter. I detta dokument tar vi upp problemet med rekommendationer i vetenskapliga dokument genom en ny metod som syftar till att kombinera multimodala distribuerade representationer, som i detta fall är: 1. distribuerade representationer av pappersinnehåll, och 2. distribuerad representation av den graf som konstruerats från det bibliografiska nätverket. Genom experiment visar vi att vår metod överträffar de senaste distribuerade representationsmetoderna i text och graf, med 29,6% respektive 20,4%, både vad gäller precision och medelvärde.
Gupta och Varma Ref tog upp problemet med rekommendationer i vetenskapliga dokument genom en ny metod som kombinerar nätverksrepresentationen från det bibliografiska nätverket med innehållsinformationen.
Scientific Article Recommendation by using Distributed Representations of Text and Graph
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}