Araştırma Makalesi

Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım

Cilt: IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Sayı: Special 20 Ekim 2021
PDF İndir
EN TR

Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım

Öz

Akademik bilginin yayılımı açısından araştırmacılar tarafından yazılan makalelerin uygun dergilere gönderilmesi oldukça önemlidir. Bilimsel dergilerin sayısındaki artış araştırma alanına yönelik dergileri bulma sürecini zorlaştırmaktadır. Tavsiye sistemleri doğru dergileri bulma konusunda araştırmacılar için büyük kolaylık sağlamaktadır. Genellikle kullanıcı profiline özgü tavsiye yapan sistemler yeni araştırmacılar için kullanışlı değildir. Bu durum göz önünde bulundurulup sadece kullanıcı tarafından girilen makalenin içeriği dikkate alınarak gerçekleştirilen bir tavsiye sistemi sunulmaktadır. Dergilerin konu kapsamının belirlenmesi ise diğer çalışmalardan farklı olarak daha önceden yayınladıkları makalelerden belirlenmiştir. Dergiler için hazırlanan dokümanlar ile makalenin benzerlikleri karşılaştırılarak kullanıcılara dergi tavsiye edilmektedir. Tavsiye sisteminden elde edilen sonuçlar dergi yayıncılarının tavsiye araçlarından elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılarak sistemin başarısı değerlendirilmiştir. Farklı yayıncılara ait birçok dergiyi kapsayan sistem iyi bir performans göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Fırat Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi

Proje Numarası

MF.20.09

Teşekkür

Bu çalışma Fırat Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi tarafından MF.20.09 numaralı proje kapsamında desteklenmiştir.

Kaynakça

  1. Bobadilla, J., Ortega, F., Hernando, A., Gutiérrez, A. (2013). Recommender systems survey. Knowledge-based systems, 46, 109-132.
  2. Konstan, J. A., Riedl, J. (2012). Recommender systems: from algorithms to user experience. User modeling and user-adapted interaction, 22(1), 101-123.
  3. Bulut, B., Gündoğan, E., Kaya, B., Alhajj, R., Kaya, M. (2020). User’s research interests based paper recommendation system: A deep learning approach. In Putting Social Media and Networking Data in Practice for Education, Planning, Prediction and Recommendation (pp. 117-130). Springer, Cham.
  4. Luong, H. P., Huynh, T., Gauch, S., Hoang, K. (2012, May). Exploiting Social Networks for Publication Venue Recommendations. In Kdir (pp. 239-245).
  5. Jain, S., Khangarot, H., Singh, S. (2019). Journal recommendation system using content-based filtering. In Recent developments in machine learning and data analytics (pp. 99-108). Springer, Singapore.
  6. Pradhan, T., Pal, S. (2020). A hybrid personalized scholarly venue recommender system integrating social network analysis and contextual similarity. Future Generation Computer Systems, 110, 1139-1166.
  7. Sardar, A., Ferzund, J., Suryani, M. A., Shoaib, M. (2017). Recommender system for journal articles using opinion mining and semantics. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8(12), 213-220.
  8. Ogunde, A. O., Odim, M. O., Olaniyan, O. O., Ojewumi, T. O., Oyenike, A., Oguntunde, M. A. F., Bolanle, T. H. The Design of a Hybrid Model-Based Journal Recommendation System.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

20 Ekim 2021

Gönderilme Tarihi

3 Eylül 2021

Kabul Tarihi

16 Eylül 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Sayı: Special

Kaynak Göster

APA
Gündoğan, E., & Kaya, M. (2021). Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım. Computer Science, IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special), 41-47. https://doi.org/10.53070/bbd.990444
AMA
1.Gündoğan E, Kaya M. Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım. JCS. 2021;IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special):41-47. doi:10.53070/bbd.990444
Chicago
Gündoğan, Esra, ve Mehmet Kaya. 2021. “Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım”. Computer Science IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium (Special): 41-47. https://doi.org/10.53070/bbd.990444.
EndNote
Gündoğan E, Kaya M (01 Ekim 2021) Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım. Computer Science IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Special 41–47.
IEEE
[1]E. Gündoğan ve M. Kaya, “Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım”, JCS, c. IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium, sy Special, ss. 41–47, Eki. 2021, doi: 10.53070/bbd.990444.
ISNAD
Gündoğan, Esra - Kaya, Mehmet. “Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım”. Computer Science IDAP-2021 : 5TH INTERNATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA PROCESSING SYMPOSIUM/Special (01 Ekim 2021): 41-47. https://doi.org/10.53070/bbd.990444.
JAMA
1.Gündoğan E, Kaya M. Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım. JCS. 2021;IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium:41–47.
MLA
Gündoğan, Esra, ve Mehmet Kaya. “Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım”. Computer Science, c. IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium, sy Special, Ekim 2021, ss. 41-47, doi:10.53070/bbd.990444.
Vancouver
1.Esra Gündoğan, Mehmet Kaya. Bilimsel dergi tavsiyesi için içerik tabanlı bir yaklaşım. JCS. 01 Ekim 2021;IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special):41-7. doi:10.53070/bbd.990444

Cited By

The Creative Commons Attribution 4.0 International License 88x31.png  is applied to all research papers published by JCS and

a Digital Object Identifier (DOI)     Logo_TM.png  is assigned for each published paper.