Corinna Breitinger

Bulletin of the IEEE Technical Committee on Digital Libraries, ISSN 1937-7266, vol. 15, n. 1, 2019

Los investigadores deben ser conscientes del actual desarrollo y los nuevos descubrimientos en sus campos. Para obtener un panorama de trabajos relevantes anteriores y de las investigaciones en marcha, los académicos deben conocer la literatura publicada. Sin embargo, la búsqueda de literatura académica relacionada es tediosa. Es más, los investigadores pueden fácilmente pasar por alto información potencialmente valiosa en el actualmente creciente volumen de literatura académica.

Mientras la búsqueda académica y los motores de recomendaciones han simplificado en gran medida el proceso de adquisición de información, las estrategias actuales de recomendación no consideran adecuadamente las medidas especializadas de similitud semántica, tales como la similitud basada en las citas, la similitud basada en fórmulas matemáticas, o la similitud basada en imágenes para recomendar y visualizar literatura académica. Este artículo propone tener en cuenta combinaciones de características semánticas que previamente no han sido consideradas para la recomendación de literatura. Además, la ayuda a los investigadores en dar sentido a las similitudes semánticas en la literatura recomendada sigues siendo una tarea poco practicada. Los investigadores deben conocer el contenido de cada artículo académico, identificar manualmente o comparar las secciones que son de su interés, y después juzgarlos de acuerdo a la relevancia de la recomendación. Proponemos un proceso de apoyo que permita a los investigadores comparar la literatura académica de una manera más rápida respecto a las características de la semántica seleccionada para el usuario que sea de interés para ellos. Esta semántica seleccionada para el usuario puede consistir en citas a otra literatura, las fórmulas matemáticas contenidas, gráficos o figuras, por ejemplo rangos de características semánticas que van más allá de la pura similitud basada en el texto. La recomendación de literatura enriquecida semánticamente propuesta y la visualización conceptual pueden ayudar a los investigadores a identificar más rápidamente el contenido específico que le interesa dentro de un amplio conjunto de literatura recomendada.

Traducción del resumen de la propia publicación