設計基於深度學習的文本相似度計算方法可以通過以下步驟來實現：
模型選擇：選擇合適的深度學習模型，如長短期記憶網絡（LSTM）或變壓器（Transformer）架構，這些模型在處理序列數據和捕捉上下文信息方面表現優異。
數據預處理：對論文的標題和摘要進行清洗和標準化，包括去除停用詞、詞幹提取和詞形還原等，然後將文本轉換為數字格式，通常使用詞嵌入技術（如GloVe或BERT）來獲取詞的向量表示。
相似度計算：將處理後的文本輸入到深度學習模型中，通過模型的輸出層計算文本之間的相似度。可以使用二元交叉熵損失函數來訓練模型，使其能夠學習到更精確的相似度表示。
模型評估：使用標準的評估指標（如精確度、召回率和F-measure）來評估模型的性能，並根據結果進行調整和優化。
集成方法：將深度學習模型的相似度計算結果與傳統的基於內容的推薦方法結合，形成一個混合推薦系統，這樣可以充分利用深度學習的優勢，提升推薦的準確性和多樣性。