Інтелектуальна система рекомендацій наукових публікацій на базі профілів ORCID

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси автоматизованого збору метаданих та надання рекомендацій релевантних наукових публікацій в академічному середовищі. Предмет дослідження – адаптивне застосування алгоритмів обробки природної мови та машинного навчання (зокрема векторизації TF-IDF) для інтелектуального пошуку і ранжування наукових праць на основі відкритих профілів ORCID. Мета роботи – розробка програмного забезпечення, яке автоматизує процес пошуку та формує персоналізовані рекомендації наукових праць викладачів за допомогою інтеграції з API ORCID та технологій ML.NET. Методи дослідження – методи системного аналізу, обчислення косинусної подібності текстів, методи алгоритмічного парсингу веб-даних, об'єктно-орієнтоване проектування інформаційних систем. У роботі створено десктопний додаток на базі C#/WPF, що забезпечує автоматизоване вивантаження метаданих та праць авторів з бази ORCID, мінімізуючи ручний пошук. Реалізовано трьохрівневу систему отримання ідентифікаційних даних, багатоваріантний пошук (по всій кафедрі, по конкретному викладачу, по обраній роботі) та систему автоматичної генерації відсутніх описів. Рішення демонструє високу ефективність у знаходженні семантично схожих статей та може бути адаптоване для інших наукових баз даних.