Application of clustering and machine learning for building of a recommendation system for determining of scientific articles relevance

Abstract

В статье представлено решение задачи построения рекомендательной системы для определения актуальности научных публикаций. Рассматривается алгоритм определения актуальностей, а также применяемые методы машинного обучения для обработки текстовой информации. Рассмотрено и обосновано применение векторных представлений слов и кластеризации. In the article a solution of a task of developing a recommendation system for determining of scientific article relevance is presented. An algorithm for calculation of relevance and applied methods of machine learning for text data processing are considered. Usage of word embeddings and clustering are justified.