IRIS – Institutional Research Information System
IRIS è il sistema di gestione della ricerca dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca.Il repository BOA è il modulo del sistema dedicato alla raccolta e alla disseminazione della produzione scientifica di Ateneo. Le pubblicazioni sono ricercabili per parola chiave attraverso il box nella barra orizzontale in alto oppure, mediante il pulsante Sfoglia, per "Afferenza", "Autore", "Titolo", "Tipologia" o "Settore scientifico-disciplinare".
IRIS contiene inoltre alcuni moduli dedicati alla registrazione dei progetti e dei contratti, e alla reportistica avanzata per le attività di valutazione della ricerca
EnglishRecommendation of scientific papers is a task aimed to support researchers in accessing relevant articles from a large pool of unseen articles. When writing a paper, a researcher focuses on the topics related to her/his scientific domain, by using a technical language. The core idea of this paper is to exploit the topics related to the researchers scientific production (authored articles) to formally define her/his profile; in particular we propose to employ topic modeling to formally represent the user profile, and language modeling to formally represent each unseen paper. The recommendation technique we propose relies on the assessment of the closeness of the language used in the researchers papers and the one employed in the unseen papers. The proposed approach exploits a reliable knowledge source for building the user profile, and it alleviates the cold-start problem, typical of collaborative filtering techniques. We also present a preliminary evaluation of our approach on the DBLP.
Amami, M., Pasi, G., Stella, F., & Faiz, R. (2016). An LDA-based approach to scientific paper recommendation. In NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND INFORMATION SYSTEMS, NLDB 2016 (pp. 200-210). Springer Verlag.
| Citazione: | Amami, M., Pasi, G., Stella, F., & Faiz, R. (2016). An LDA-based approach to scientific paper recommendation. In NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND INFORMATION SYSTEMS, NLDB 2016 (pp. 200-210). Springer Verlag. |
| Titolo: | An LDA-based approach to scientific paper recommendation |
| Autori: | Amami, M; Pasi, G; Stella, F; Faiz, R |
| Autori: | PASI, GABRIELLA (Secondo) STELLA, FABIO ANTONIO (Penultimo) |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | Si |
| Tipo: | Capitolo o saggio |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica |
| Data di pubblicazione: | 2016 |
| Lingua: | English |
| Titolo del libro: | NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND INFORMATION SYSTEMS, NLDB 2016 |
| ISBN: | 9783319417530 |
| Appare nelle tipologie: | 03 - Contributo in libro |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| nldb article.pdf | Scientific paper recommendation approach | N/A | Open Access Visualizza/Apri |
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