Acemap Research Paper Recommender System Based On Citation �������� ������ ������ ��
������������ ���� ���
Recommender System Examples
Why&What : Research paper recommender system ��� ��������������������������� ��� ��� ��������������������������� ��� ��� ��������������������������� ��� ��� ��������������������������� ��� ��� ��������������������������� ���
Why&What : Research paper recommender system ���
�������� ��������
Our Approach : Based on citation Ø Same field of research Ø Similar problem interested in - Build a paper network consisting of 127 million papers and 530 million reference relationships. - Offline algorithm
Algorithm: Common Neighborhood method ����� � D "→$ = &'()**'+, -'./'' )0 1 2) 3 |4 $ | = <=*7'/ )0 9:9'/8 in A A 8 +'5.ℎ7)/ℎ)), 8'2 �� �� 4 $ = +'5.ℎ7)/ℎ)), 8'2 )0 9:9'/ 3 D "→$ = |B C ⋂ B E | |B C | �� �� �� �� �����������������������
Idea : Recommend papers with greater breadth � cites ������� �� �� �� ������� �� �� �� �� �� ������� �� �� �� � � � � � � Neighborhood set of paper A
How : Common Neighborhood method Example Recommendation degree ����� �������������������������� � ������������������� �������������������������� ����� �������������������������� ������������������������� � ������������������� ��������������������� �������� �������������� ���������������������� ������������������������� � ������������������������ �������������� ���
Idea : Multidimensional recommendation matrix
Idea : Multidimensional recommendation matrix �������������� ������������ ���������� ������ ��������������� �������
������� ���� �����
Current Acemap Paper Recommender System Analysis ������������������������������� ����������������������������� ��������������������� ��������������������������������� ��������������������������������
Recommendation result comparison Recommender system based on authors' names Recommender system based on citation Results of our algorithm are more convincing and reliable
Current Acemap Paper Recommender System Analysis Only a few recommendation results if the authors has published only a few papers
Recommendation result comparison Our algorithm can recommend multiple papers no matter how many papers the authors have published
Results in different areas 1. wireless communication ����������������
Results in different areas 2. wireless network
Results in different areas 3. Recommendation area
Infocom 2018 http://acemap.sjtu.edu.cn/infocom2018
Infocom 2018 Paper Recommendation Page http://acemap.sjtu.edu.cn/infocomPaper?PaperID=p2735
Infocom 2018 Affiliation Map
Infocom 2018 Session Map
Infocom 2018 Session Map
Infocom 2018 Session Map
Contribution p Jiasheng Zhou • Prepared total paper dataset • Designed and implemented common neighborhood method • Implemented the idea of recommending papers with greater breadth • Did comparison experiments to evaluate proposed method • Participated in designing Infocom index page • Drawed Infocom 2018 session map and affiliation map p Xinzhu Cai • Prepared total paper dataset • Designed and implemented common neighborhood method • Implemented the idea of multidimensional recommendation matrix • Optimized Infocom 2018 dataset • Designed Infocom recommendation result display page • Participated in drawing Infocom 2018 affiliation map
��������� �������� ������ ������ ��
Recommend
More recommend
