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| 基于VSM和余弦相似度的稿件精准送审方法 | |
| 引用本文： | 孟美任,彭希珺.基于VSM和余弦相似度的稿件精准送审方法[J].中国科技期刊研究,2018,29(10):982-986. |
| 作者姓名： | 孟美任 彭希珺 |
| 作者单位： | 中国科学院文献情报中心,北京市中关村北四环西路33号 100190; 中国科学院大学,北京市石景山区玉泉路19号(甲)100049,中国科学院文献情报中心,北京市中关村北四环西路33号 100190 |
| 基金项目： | 中国科学院文献情报中心青年人才领域前沿项目“嵌入式科研工作流的新型出版模式研究”（项目编号：馆1725） |
| 摘 要： | 【目的】 为解决审稿专家信息更新不及时、编辑凭经验送审等因素导致拒审的问题，提出一种基于向量空间模型(Vector Space Model，VSM)和余弦相似度的稿件精准送审方法。【方法】 首先，结合文献调研和《数据分析与知识发现》送审情况分析拒审的关键原因；其次，在中国知网中获取该刊审稿专家(155人)近5年发表的全部论文(1805篇)，并使用词频-逆文档频度(Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF)方法计算 |
| 关 键 词： | 权重以构建专家VSM 最后，利用余弦相似度模型为稿件匹配最优的外审专家。【结果】 拒审会导致审稿周期加长，并且外审专家库中活跃的审稿专家减少。实验结果表明，所提方法能够提高稿件送审的准确率。【结论】 所提出的稿件送审方法能够弥补人为匹配的缺陷，降低拒审概率。 |
| 收稿时间： | 2018/6/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/8/14 0:00:00 |
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