為了進一步提高推薦系統的性能，可以利用論文的標題和摘要等公開內容信息，這些信息能夠提供更豐富的上下文和主題相關性。具體方法包括：
文本相似度計算：可以使用自然語言處理（NLP）技術來計算論文標題和摘要之間的相似度。通過詞嵌入（如Word2Vec或BERT）將標題和摘要轉換為向量表示，然後使用餘弦相似度或其他相似度度量來評估不同論文之間的相關性。
特徵融合：將標題和摘要的相似度與協作過濾中計算的用戶相似度結合，形成一個綜合的相似度指標。這樣可以充分利用不同特徵的優勢，從而提高推薦的準確性。
主題建模：利用主題建模技術（如LDA）分析論文的標題和摘要，提取出潛在的主題信息，並根據用戶的研究興趣進行推薦。這樣可以更好地捕捉用戶的需求，提供更具針對性的推薦。
上下文信息：考慮用戶的歷史行為和偏好，將其與論文的標題和摘要進行匹配，從而提高推薦的相關性。例如，若用戶過去對某一主題的論文表現出高度興趣，則系統可以優先推薦該主題下的新論文。