向化学家推荐研究论文：面向化学实体探索的专用界面
信息检索
2022-05-12 v1
摘要
研究人员和科学家日益依赖专门的信息检索（IR）或推荐系统（RS）来辅助其日常研究工作。论文推荐系统是科学家用来跟上其领域内日益增长的学术出版物数量的一种工具。改进研究论文推荐系统是一个活跃的研究领域。然而，较少研究关注如何针对不同研究领域的需求定制研究论文推荐系统的界面。例如，在生物医学和化学领域，研究人员不仅关注文本相关性，还可能希望发现或比较论文全文中包含的化学实体信息。现有的学术文献推荐系统不支持发现这种非文本但具有语义价值的化学实体数据。我们提出了首个专门的化学论文推荐系统的实现，能够可视化文档全文中包含的化学结构、化学式和化合物同义词。在描述我们的 ChemVis 系统实现之前，我们回顾了该领域现有的工具和相关研究。在化学家的帮助下，我们正在扩展 ChemVis 的功能，并将在未来的工作中评估其推荐性能和可用性。
引用
@article{arxiv.2205.05414,
title = {Recommending Research Papers to Chemists: A Specialized Interface for Chemical Entity Exploration},
author = {Corinna Breitinger and Kay Herklotz and Tim Flegelskamp and Norman Meuschke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.05414},
year = {2022}
}
备注
Author's preprint version. Final publication to appear in Proceedings of ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL'22)