Under de senaste 16 åren har mer än 200 forskningsartiklar publicerats om forsknings-pappersrekommendersystem. Vi gick igenom dessa artiklar och presenterade en del beskrivande statistik i detta dokument, samt en diskussion om de stora framstegen och bristerna och en översikt över de vanligaste rekommendationsbegreppen och tillvägagångssätten. Vi fann att mer än hälften av rekommendationen tillvägagångssätt tillämpade innehållsbaserad filtrering (55 %). Samarbetsfiltrering tillämpades endast med 18 % av de reviderade tillvägagångssätten och med 16 % grafbaserade rekommendationer. Andra rekommendationskoncept inkluderade stereotypning, postcentrerade rekommendationer och hybridrekommendationer. De innehållsbaserade filtreringsstrategierna utnyttjade huvudsakligen papper som användarna hade skrivit, taggat, bläddrat eller laddat ner. TF-IDF var det oftast tillämpade viktningssystemet. Förutom enkla termer användes n-gram, ämnen och citeringar för att modellera användarnas informationsbehov. Vår granskning avslöjade vissa brister i den nuvarande forskningen. För det första är det fortfarande oklart vilka rekommendationer och tillvägagångssätt som är mest lovande. Till exempel rapporterade forskare olika resultat om hur innehållsbaserad och samarbetsfiltrering fungerar. Ibland har innehållsbaserad filtrering utförts bättre än samarbetsfiltrering och Linnéuniversitetet, Kalmar, Sverige har ibland gjort sämre ifrån sig. Vi har identifierat tre möjliga skäl till att resultaten är tvetydiga. (A) Flera utvärderingar hade begränsningar. De baserades på starkt beskurna dataset, få deltagare i användarstudier, eller använde inte lämpliga utgångsvärden. (B) Vissa författare gav lite information om sina algoritmer, vilket gör det svårt att genomföra tillvägagångssätten på nytt. Följaktligen använder forskarna olika genomföranden av samma rekommendationer, vilket kan leda till variationer i resultaten. (C) Vi spekulerade i att mindre variationer i datauppsättningar, algoritmer eller användarpopulationer oundvikligen leder till starka variationer i metodernas prestanda. Att finna de mest lovande tillvägagångssätten är därför en utmaning. Som en andra begränsning konstaterade vi att många författare försummade att ta hänsyn till andra faktorer än noggrannhet, till exempel allmän användartillfredsställelse. Dessutom försummade de flesta metoder (81 %) användarmodelleringsprocessen och drog inte automatiskt slutsatser om information utan lät användarna tillhandahålla nyckelord, textsnuttar eller ett enda papper som indata. Information om körtid lämnades för 10 % av tillvägagångssätten. Slutligen var det få forskningsrapporter som i praktiken påverkade systemen för rekommendationer av forskningspapper. Vi konstaterade också brist på auktoritet och långsiktigt forskningsintresse inom området: 73 procent av författarna publicerade inte mer än ett papper om forsknings-pappersrecommendator systems, och det fanns lite samarbete mellan olika medförfattare grupper. Vi kom fram till att flera åtgärder skulle kunna förbättra forskningslandskapet: utveckla en gemensam utvärderingsram, en överenskommelse om vilken information som ska ingå i forskningsdokumenten, ett starkare fokus på aspekter som inte är korrekta och användarmodellering, en plattform för forskare att utbyta information och en ram med öppen källkod som innehåller de tillgängliga rekommendationsstrategierna. 123 306 J. Beel et al.
Det finns flera forskningsdokuments rekommendationsmetoder som fokuserar på att hitta likheter mellan forskningsartiklar REF.
Research-paper recommender systems: a literature survey
{'venue': 'International Journal on Digital Libraries', 'journal': 'International Journal on Digital Libraries', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}