Σύστημα σύστασης περιοδικού για επιστημονικές δημοσιεύσεις
Creators: name: Μπόζας, Αριστείδης Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Νευρωνικά δίκτυα
Συστήματα προτάσεων
Ετικέτες κειμένου
Neural networks
Recommendation systems
Text tagging

description: Η επιλογή του κατάλληλου περιοδικού/συνεδρίου για την δημοσίευση μιας επιστημονικής έρευνας είναι σημαντική υπόθεση για έναν νέο, αν και όχι μόνο, ερευνητή. Για την επιτυχή δημοσίευση και την μέγιστη απήχηση της έρευνάς του, ο ερευνητής καλείται να λάβει υπόψη ποικίλες παραμέτρους όπως τα επιστημονικά ενδιαφέροντα-σκοπό των περιοδικών/συνεδρίων, τις σχετικές δημοσιευμένες εργασίες, και την απήχηση (π.χ. impact factor). Παράλληλα, ο ρυθμός υποβολής εργασιών στον επιστημονικό τομέα αναπτύσσεται εκθετικά, καθιστώντας ακόμη πιο δύσκολη και χρονοβόρα την διαδικασία επιλογής. Τα συστήματα σύστασης, τα οποία αποτελούν σημαντικό τομέα της μηχανικής μάθησης, εφαρμόζονται και στον ακαδημαϊκό χώρο για τη πρόταση σχετικών άρθρων εκμεταλλευόμενα τον όγκο των ψηφιακά διαθέσιμων ακαδημαϊκών δημοσιεύσεων. Διακρίνονται σε content-based, collaborative-based, και υβριδικά συστήματα σύστασης, με τη παρούσα εργασία να ασχολείται αποκλειστικά με τις content-based μεθόδους. Η αναπαράσταση του περιεχόμενου προϋποθέτει την εξαγωγή σημαντικών χαρακτηριστικών από το κείμενο. Η διαδικασία αυτή είναι στενά συνδεδεμένη με τη μείωση των διαστάσεων καθώς υποδηλώνει την μετάβαση των δεδομένων από έναν χώρο υψηλής διάστασης σε έναν μικρότερης. Υλοποιούνται οι μέθοδοι Cavnar Trenkle (Cavnar and Trenkle, 1994), Latent Dirichlet Allocation (Bleiet al., 2003), Doc2Vec για την αναπαράσταση των άρθρων (Le and Mikolov, 2014),και Doc2Vec για την αναπαράσταση των περιοδικών/συνεδρίων, με τις τρεις πρώτες μεθόδους να αποτυπώνουν διανυσματικά τα άρθρα προτείνοντας ως πιο κατάλληλο το περιοδικό στο οποίο έχουν δημοσιευθεί τα περισσότερα κοντινά άρθρα, ενώ η τέταρτη μέθοδος αποτυπώνει διανυσματικά τα περιοδικά, προτείνοντας απευθείας το πιο κοντινό στο υπό εξέταση άρθρο
description: Choosing the right journal/conference to publish a scientific research is an important task for the researchers, especially the new ones. For a successful publication that reassures the maximum impact of the research, the researcher has to consider a variety of parameters such as the scientific interest-scope of the journals/conferences, relevant published works and venue impact (i.e. impact factor). Meanwhile, the submission rate in the scientific domain is growing exponentially making the selection process even more difficult and time-consuming. Recommendation systems, taking advantage of the volume of digitally available academic publications, are utilized in the academic field to propose relevant articles and/or academic venues. They are distinguished in content-based, collaborative-based, and hybrid methods, with the current work dedicated to content-based methods. The content representation presumes the extraction of informative features from the articles. This process is highly linked to dimensionality reduction as it implies the transformation of the data from a sparse high dimensional space, to higher level meaningful abstractions. This dissertation employs Cavnar Trenkle (Cavnar and Trenkle, 1994), Latent Dirichlet Allocation (Blei et al., 2003), Doc2Vec for paper representation (Le and Mikolov, 2014), and Doc2Vec for venues representation, with first three depicting paper space and suggesting the most appropriate venue to be the one that most of N nearby articles were published-in, while forth method depicts venue space and recommends directly the closest venue to the article