論文の概要: Towards Explainable Scientific Venue Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11343v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 10:25:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 14:54:43.888482
• Title: Towards Explainable Scientific Venue Recommendations
• Title（参考訳）: 科学会場推薦をめざして
• Authors: Bastian Sch\"afermeier and Gerd Stumme and Tom Hanika
• Abstract要約: 本稿では,この領域における最先端の手法を提案する。 まず,非負行列分解に基づくトピックモデルを用いて,推薦の解釈可能性を高める。 第二に、より単純な学習方法を用いて、驚くほど競争力のあるレコメンデーション性能を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09668407688201358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Selecting the best scientific venue (i.e., conference/journal) for the submission of a research article constitutes a multifaceted challenge. Important aspects to consider are the suitability of research topics, a venue's prestige, and the probability of acceptance. The selection problem is exacerbated through the continuous emergence of additional venues. Previously proposed approaches for supporting authors in this process rely on complex recommender systems, e.g., based on Word2Vec or TextCNN. These, however, often elude an explanation for their recommendations. In this work, we propose an unsophisticated method that advances the state-of-the-art in two aspects: First, we enhance the interpretability of recommendations through non-negative matrix factorization based topic models; Second, we surprisingly can obtain competitive recommendation performance while using simpler learning methods.
• Abstract（参考訳）: 研究論文の提出に最適な科学会場(カンファレンス/ジャーナル)を選択することは、多面的な課題を構成する。 考慮すべき重要な側面は、研究トピックの適合性、会場の名声、受容の可能性である。 選択問題は、追加会場の継続的な出現によって悪化する。 このプロセスで著者を支援するための従来提案されたアプローチは、例えばWord2VecやTextCNNに基づく複雑なレコメンデーターシステムに依存していた。 しかし、これらはしばしば彼らの推奨についての説明を免れる。 本稿では,非負の行列因数分解に基づくトピックモデルによる推薦の解釈性の向上と,より単純な学習手法を用いて,競争力のある推薦性能を得ることができることの2つの側面から,最先端の手法を提案する。

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