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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Rey-Long Liu (Tzu Chi University)
저널정보
건국대학교 지식콘텐츠연구소 International Journal of Knowledge Content Development & Technology International Journal of Knowledge Content Development & Technology Vol.7, No.3
발행연도
2017.9
수록면
5 - 27 (23page)

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Retrieval of scholarly articles about a specific research issue is a routine job of researchers to cross-validate the evidence about the issue. Two articles that focus on a research issue should share similar terms in their core contents, including their goals, backgrounds, and conclusions. In this paper, we present a technique CCSE (Core Content Similarity Estimation) that, given an article a, recommends those articles that share similar core content terms with a. CCSE works on titles and abstracts of articles, which are publicly available. It estimates and integrates three kinds of similarity: goal similarity, background similarity, and conclusion similarity. Empirical evaluation shows that CCSE performs significantly better than several state-of-the-art techniques in recommending those biomedical articles that are judged (by domain experts) to be the ones whose core contents focus on the same research issues. CCSE works for those articles that present research background followed by main results and discussion, and hence it may be used to support the identification of the closely related evidence already published in these articles, even when only titles and abstracts of the articles are available.
#Scholarly Article #Article Similarity Estimation #Core Contents #Goal Similarity #Background Similarity #Conclusion Similarity

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Work
3. Core Content Similarity Estimation
4. Experiments
5. Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (34)

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[학술지(정기간행물)] - Aljaber, B. / 2010 / Document clustering of scientific texts using citation contexts / Information Retrieval 13 (2) : 101 ~ 131 google schola [학술지(정기간행물)] - Becker, K. G. / 2004 / The Genetic Association Database / Nature Genetics 36 (5) : 431 ~ 432 google schola [학술지(정기간행물)] - Boyack, K. W. / 2010 / Co-citation analysis, bibliographic coupling, and direct citation:Which citation approach represents the research front most accurately? / Journal of the American Society for Information Science and Technology 61 (12) : 2389 ~ 2404 google schola [학술지(정기간행물)] - Boyack, K. W. / 2011 / Clustering More than Two Million Biomedical Publications: Comparing the Accuracies of Nine Text-Based Similarity Approaches / PLoS ONE 6 (3) : e18029 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - Boyack, K. W. / 2013 / Improving the accuracy of co-citation clustering using full text / Journal of the American Society for Information Science and Technology 64 (9) : 1759 ~ 1767 google schola

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