【摘 要】
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【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
【机 构】
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中国科学院文献情报中心; 中国科学院大学;
【基金项目】
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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”(馆1725)
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【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。
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