論文の概要: Ontology-Based Recommendation of Editorial Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13526v1
- Date: Wed, 24 Mar 2021 23:23:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-27 00:44:38.526265
- Title: Ontology-Based Recommendation of Editorial Products
- Title（参考訳）: オントロジーに基づく編集製品の勧告
- Authors: Thiviyan Thanapalasingam, Francesco Osborne, Aliaksandr Birukou and
Enrico Motta
- Abstract要約: Smart Book Recommender (SBR)はSpringer NatureのComputer Science編集チームをサポートし、特定の場所で商品を市場に出す。
SBRは、約27Kの編集製品の意味的に強化された表現を利用して、会議に関連する書籍、ジャーナル、会議の手続を推奨します。
sbrはまた、ユーザがなぜ特定の出版物がシステムによって提案されたのかを調査できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1717344176500335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Major academic publishers need to be able to analyse their vast catalogue of
products and select the best items to be marketed in scientific venues. This is
a complex exercise that requires characterising with a high precision the
topics of thousands of books and matching them with the interests of the
relevant communities. In Springer Nature, this task has been traditionally
handled manually by publishing editors. However, the rapid growth in the number
of scientific publications and the dynamic nature of the Computer Science
landscape has made this solution increasingly inefficient. We have addressed
this issue by creating Smart Book Recommender (SBR), an ontology-based
recommender system developed by The Open University (OU) in collaboration with
Springer Nature, which supports their Computer Science editorial team in
selecting the products to market at specific venues. SBR recommends books,
journals, and conference proceedings relevant to a conference by taking
advantage of a semantically enhanced representation of about 27K editorial
products. This is based on the Computer Science Ontology, a very large-scale,
automatically generated taxonomy of research areas. SBR also allows users to
investigate why a certain publication was suggested by the system. It does so
by means of an interactive graph view that displays the topic taxonomy of the
recommended editorial product and compares it with the topic-centric
characterization of the input conference. An evaluation carried out with seven
Springer Nature editors and seven OU researchers has confirmed the
effectiveness of the solution.
- Abstract（参考訳）: 大手学術出版社は、膨大な製品のカタログを分析し、科学的な場所で販売される最高のアイテムを選択する必要がある。
これは、何千もの本のトピックを高い精度で特徴付け、関連するコミュニティの利益とマッチングすることを必要とする複雑なエクササイズである。
Springer Natureでは、このタスクは伝統的に編集者が手作業で処理してきた。
しかし、科学出版物の数が急速に増加し、コンピュータ科学のランドスケープのダイナミックな性質により、このソリューションはますます非効率になってきた。
我々は,オープン大学(OU)がSpringer Natureと共同で開発した,オントロジーに基づく推薦システムであるSmart Book Recommender(SBR)を作成してこの問題に対処した。
SBRは、約27Kの編集製品のセマンティックに強化された表現を活用することにより、会議に関連する書籍、雑誌、会議の手続きを推奨している。
これは、非常に大規模で自動生成される研究領域の分類であるComputer Science Ontologyに基づいている。
sbrはまた、ユーザがなぜ特定の出版物がシステムによって提案されたのかを調査できる。
これは、推奨編集製品のトピック分類を表示し、入力カンファレンスのトピック中心の特徴付けと比較するインタラクティブグラフビューによって実現されている。
7人のspringer nature editorと7人のou研究者による評価によって、このソリューションの有効性が確認された。
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