論文の概要: Recent Advances and Trends in Research Paper Recommender Systems: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08828v1
- Date: Tue, 12 Aug 2025 10:36:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.393202
- Title: Recent Advances and Trends in Research Paper Recommender Systems: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 論文レコメンダシステムの最近の進歩と動向:総括的調査
- Authors: Iratxe Pinedo, Mikel Larrañaga, Ana Arruarte,
- Abstract要約: この調査は、2021年11月から2024年12月までに開発されたリサーチペーパーレコメンダシステムの総合的な分析を提供する。
本報告では, 採用した技術とアプローチ, 活用したデータセット, 適用した評価指標と手順, 研究中に観察された持続的課題と創発的課題の両面について概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the volume of scientific publications grows exponentially, researchers increasingly face difficulties in locating relevant literature. Research Paper Recommender Systems have become vital tools to mitigate this information overload by delivering personalized suggestions. This survey provides a comprehensive analysis of Research Paper Recommender Systems developed between November 2021 and December 2024, building upon prior reviews in the field. It presents an extensive overview of the techniques and approaches employed, the datasets utilized, the evaluation metrics and procedures applied, and the status of both enduring and emerging challenges observed during the research. Unlike prior surveys, this survey goes beyond merely cataloguing techniques and models, providing a thorough examination of how these methods are implemented across different stages of the recommendation process. By furnishing a detailed and structured reference, this work aims to function as a consultative resource for the research community, supporting informed decision-making and guiding future investigations in the advances of effective Research Paper Recommender Systems.
- Abstract（参考訳）: 科学出版物の量が指数関数的に増加するにつれて、研究者は関連文献を見つけるのにますます困難に直面している。
リサーチペーパーレコメンダシステム(Research Paper Recommender Systems)は、パーソナライズされた提案を提供することによって、この情報の過負荷を軽減する重要なツールとなっている。
この調査は、2021年11月から2024年12月までに開発されたリサーチペーパーレコメンダシステムの総合的な分析であり、この分野における事前のレビューに基づいて構築されている。
本報告では, 採用した技術とアプローチ, 活用したデータセット, 適用した評価指標と手順, 研究中に観察された持続的課題と創発的課題の両面について概観する。
以前の調査とは違って、この調査は単なる技術やモデルのカタログ化に留まらず、推奨プロセスの異なる段階にわたってこれらの手法がどのように実装されているのかを徹底的に調査する。
本研究は、詳細かつ構造化された参考資料を整備することにより、研究コミュニティの諮問資源として機能し、効果的な研究論文レコメンダシステムの進歩において、情報的意思決定を支援し、今後の調査を導くことを目的としている。
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