Phát triển một số phương pháp khuyến nghị hỗ trợ tìm kiếm thông tin học thuật dựa trên tiếp cận phân tích mạng xã hội

Phát Triển Một Số Phương Pháp Khuyến Nghị Hỗ Trợ Tìm Kiếm Thông Tin Học Thuật Dựa Trên Tiếp Cận Phân Tích Mạng Xã Hội

Tác giả: Huỳnh Ngọc Tín

Lĩnh vực: Khoa học Máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ tập trung vào việc phát triển các phương pháp khuyến nghị thông tin học thuật, nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu (NCV) tiếp cận hiệu quả hơn các tài liệu khoa học. Nghiên cứu đề xuất tiếp cận phân tích mạng xã hội học thuật (Academic Social Network – ASN) để giải quyết các bài toán khuyến nghị, đặc biệt là khuyến nghị cộng tác và khuyến nghị bài báo khoa học.

Luận án đã xây dựng và làm giàu kho dữ liệu học thuật CSPubGuru với hơn 6 triệu bài báo, mô hình hóa các mạng xã hội học thuật, và đề xuất các phương pháp mới như RSS+ và MPRS+ để phân tích xu hướng quan hệ giữa các nghiên cứu viên, từ đó đưa ra khuyến nghị cộng tác hiệu quả. Ngoài ra, luận án còn đề cập đến các phương pháp khuyến nghị bài báo khoa học dựa trên mạng trích dẫn và quan hệ lòng tin trong mô hình ASN.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là nâng cao kết quả khuyến nghị thông tin học thuật bằng cách khai thác các mối quan hệ xã hội và xu hướng học thuật, đồng thời đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất thông qua nhiều thử nghiệm thực tế.

Mục lục chi tiết:

• Mở đầu
• Chương 1: Hệ khuyến nghị: những phương pháp tiếp cận phổ biến và xu hướng
• Chương 2: Xác định và mô hình hoá mạng xã hội học thuật
• Chương 3: Khai thác mạng xã hội học thuật để phát triển các phương pháp khuyến nghị cộng tác
• Kết luận và Hướng phát triển