สืบค้นงานวิจัย
Science Concierge: A fast content-based recommendation system for scientific publications
Achakulvisut T. - ไม่ระบุหน่วยงาน
ชื่อเรื่อง (EN): Science Concierge: A fast content-based recommendation system for scientific publications
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ (EN): Achakulvisut T.
บทคัดย่อ (EN): Finding relevant publications is important for scientists who have to cope with exponentially increasing numbers of scholarly material. Algorithms can help with this task as they help for music, movie, and product recommendations. However, we know little about the performance of these algorithms with scholarly material. Here, we develop an algorithm, and an accompanying Python library, that implements a recommendation system based on the content of articles. Design principles are to adapt to new content, provide near-real time suggestions, and be open source. We tested the library on 15K posters from the Society of Neuroscience Conference 2015. Human curated topics are used to cross validate parameters in the algorithm and produce a similarity metric that maximally correlates with human judgments. We show that our algorithm significantly outperformed suggestions based on keywords. The work presented here promises to make the exploration of scholarly material faster and more accurate. © 2016 Achakulvisut et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): en
เอกสารแนบ (EN): https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84978149949&doi=10.1371%2fjournal.pone.0158423&partnerID=40&md5=8bb85e419f4770fb330d5553858ee917
เผยแพร่โดย (EN): มหาวิทยาลัยมหิดล
คำสำคัญ (EN): Stochastic Processes
เจ้าของลิขสิทธิ์ (EN): มหาวิทยาลัยมหิดล
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง


TARR Wordcloud:
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก