論文の概要: Aspect-Aware Content-Based Recommendations for Mathematical Research Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03861v1
• Date: Tue, 05 May 2026 15:23:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:44.002054
• Title: Aspect-Aware Content-Based Recommendations for Mathematical Research Papers
• Title（参考訳）: 数理研究論文のコンテンツに基づく勧告
• Abstract要約: AchGNN (英語: AchGNN) は、数学におけるコンテンツベースのCbRPRのための異種GNNである。 GoldRiMとSilverRiMは、数学におけるCbRPRのための最初のデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.223282438737066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Content-based research paper recommendation (CbRPR) has seen advances in computer science and biomedicine, but remains unexplored for mathematics, where paper relatedness is more conceptual than explicit textual or citation-based similarity. Mathematics papers may be connected through shared proof techniques, logical implications, or natural generalizations, yet exhibit minimal textual or citation overlap, rendering existing CbRPR ineffective. To address this gap, we first conduct an expert-driven study characterizing mathematical recommendations, revealing that relevance is inherently \textit{aspect}-driven. Grounded in this insight, we introduce GoldRiM (small, expert-annotated) and SilverRiM (large, automatically derived), the first datasets for \textit{aspect}-aware CbRPR in mathematics. Recognizing that LLM embeddings of mathematical content alone yield suboptimal representation, we propose AchGNN, an \textit{aspect}-conditioned heterogeneous GNN that jointly models textual semantics, citation structure, and author lineage. Across GoldRiM and SilverRiM, AchGNN consistently outperforms prior \textit{aspect}-based CbRPR methods, achieving substantial gains across all evaluated \textit{aspects}. We conduct ablation studies to analyze the contributions of individual \textit{aspect} supervision, authorship lineage, and graph-structural signals to AchGNN's performance. To assess domain generality, we further evaluate AchGNN on the \textit{Papers with Code} dataset of machine learning publications, demonstrating that our \textit{aspect}-aware approach effectively transfers beyond mathematics. We deploy our system on the MaRDI platform to help mathematicians with recommendations and release datasets and code publicly for reproducibility.
• Abstract（参考訳）: コンテンツベースの研究論文レコメンデーション(CbRPR)は、コンピュータ科学やバイオメディシンの進歩を見てきたが、論文の関連性は明示的なテキストや引用に基づく類似性よりも概念的であるため、数学には未解明のままである。 数学論文は、共有証明技術、論理的含意、あるいは自然な一般化を通じて接続されるが、テキストや引用の重複は最小限であり、既存のCbRPRは有効ではない。 このギャップに対処するために、我々はまず、数学的レコメンデーションを特徴づける専門家主導の研究を行い、関連性は本質的には「textit{aspect}」駆動であることを示した。 そこで本研究では,GoldRiM(小,専門家による注釈付き)とSilverRiM(大規模,自動導出型)を紹介した。 数学的内容のみのLLM埋め込みが準最適表現をもたらすことを認識し、テキスト意味論、引用構造、著者系統を共同でモデル化したAchGNN, \textit{aspect}-条件付き異種GNNを提案する。 GoldRiM と SilverRiM 全体では、AchGNN は以前の \textit{aspect} ベースの CbRPR メソッドを一貫して上回り、評価されたすべての \textit{aspects} で実質的なゲインを達成している。 我々は、AchGNNのパフォーマンスに対する個々の \textit{aspect} 監督、著者系統、およびグラフ構造信号の寄与を分析するためにアブレーション研究を行う。 ドメインの一般性を評価するため,AchGNNを機械学習パブリッシングのデータセット上で評価し,我々の<textit{aspect}-awareアプローチが数学を超えて効果的に移動することを示した。 当社のシステムはMaRDIプラットフォーム上にデプロイされ,レコメンデーションとデータセットのリリース,再現性のためのコード公開を支援する。

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