精选理由
做学术推荐系统或信息检索的团队，终于有了一个能处理每日动态兴趣变化的框架，PaperFlow 的纵向基准和盲评协议可以直接复用。
论文推荐通常被当作静态排序问题，但科研阅读是每日动态过程，兴趣会变化、反馈会积累。PaperFlow 提出三阶段框架：Profiling 从异构冷启动证据构建结构化用户画像；Recommending 在固定展示预算下对每日论文流进行多信号聚合排序；Adapting 根据语义不同的反馈信号更新用户状态并建模兴趣漂移。研究还构建了包含 24 个模拟用户、50 天论文流、1200 个用户-天片段的纵向基准，并设计了盲人评估协议。实验表明 PaperFlow 在基于 oracle 的排序、模拟阅读行为对齐和盲人评估上均优于五个基线。
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论文推荐通常被当作静态排序问题，但科研阅读是每日动态过程，兴趣会变化、反馈会积累。PaperFlow 提出三阶段框架：Profiling 从异构冷启动证据构建结构化用户画像；Recommending 在固定展示预算下对每日论文流进行多信号聚合排序；Adapting 根据语义不同的反馈信号更新用户状态并建模兴趣漂移。研究还构建了包含 24 个模拟用户、50 天论文流、1200 个用户-天片段的纵向基准，并设计了盲人评估协议。实验表明 PaperFlow 在基于 oracle 的排序、模拟阅读行为对齐和盲人评估上均优于五个基线。
Scientific paper recommendation is typically evaluated as static ranking over a fixed candidate set, yet real scientific reading unfolds as a daily, longitudinal process in which interests shift and feedback accumulates.…