基于专家知识的评审专家推荐算法研究(2)

3.4评审专家知识与投稿论文相关性计算
本研究以投稿论文的研究内容与专家知识的相关性为依据为投稿论文遴选出合适的评审专家。本研究引入向量空间模型（VSM， Vector Space Model）计算两者的相关性。VSM算法是借助于词表和遴选关键词的权值把投稿论文的研究内容和专家知识表示为空间向量，并利用COS来计算两个向量的夹角，表示其相关性。第i位候选专Ei家与投稿论文S之间的相关性标记为：
4.结论
科研论文是科学研究的重要表现方式，是引领技术发表的指南针。因此，对论文发表流程的把控是保证论文质量的关键。在论文的发表过程中，为其寻找特定的评审专家又是论文发表中关键的一环。因此，为了保证论文的质量，首先应该建立科学合理的评审专家遴选与推荐方法。然而，目前关于推荐系统的大多都应用到电子商务、社交网络以及数字图书馆领域，而较少的对评审专家推荐的研究。为此，本研究首先从专家的研究兴趣描述、专家发表的论文以及相应的资料数据中挖掘专家知识并利用停用词表对无实际意义的词以及特殊符号进行剔除，并用IF- IDF为每个代表性的词计算权重，然后，计算投稿论文的研究内容与专家知识之间的相关性，并以此为依据为投稿论文遴选出相关的专业。
但是，在专家推荐的过程中，仍有一些实际的问题值得深入探讨。例如，专家在其科研活动中发表多篇论文，但是并不是每一篇论文专家都能够以完全足够的精力投入到该论文中去。因此，在后续的研究中，我们更应该首先遴选出专家的代表作，并以此为依据遴选出相关的专家。
参考文献
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