Recommender System in the Process of Scientific Peer Review in Mathematical Journal

Main Article Content

Alexander Mikhailovich Elizarov
Evgeny Konstantinovich Lipachev
Shamil Makhmutovich Khaydarov

Abstract

An approach is proposed for organizing expert evaluation of a scientific document submitted to a mathematical journal. Domain restriction is associated with the use of the Mathematical Sciences Classification System – MSC. A recommendation system is presented that allows you to create a list of possible experts for conducting scientific peer-reviewing on a mathematical article. The recommender system uses the MSC codes presented by the author of the article on the MSC2020 classifiers. If the codes MSC2000 or MSC2010 are indicated in the article, they are automatically converted to codes MSC2020. For each expert, the system supports a personal profile that contains a set of codes MSC2020, supplemented by numerical characteristics – weights calculated for each code in accordance with the system of accounting for competencies, preferences or refusals to participate in the review procedure. This set is automatically edited if the expert is included in the list of possible reviewers – the weights of several codes increase or decrease, as well as new codes are added. The recommendation system is implemented as an integrated tool (plug-in) of the Open Journal Systems (OJS) platform. The developed method has been tested in the information system of the Lobachevskii Journal of Mathematics (https://ljm.kpfu.ru).

Article Details

Author Biographies

Alexander Mikhailovich Elizarov

Doctor of Physics and Mathematics, Professor, Honoured Worker of Science of the Republic of Tatarstan, Kazan Federal University. Current scientific interests: data mining, recommender systems, cloud computing, knowledge extraction technologies.

Evgeny Konstantinovich Lipachev

Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor, Kazan Federal University. Current scientific interests: data mining, recommender systems, cloud computing, knowledge extraction technologies.

Shamil Makhmutovich Khaydarov

Assistant, Department of Computer Mathematics and Informatics, Institute of Mathematics and Mechanics N.I. Lobachevsky Kazan (Volga) Federal University. Current scientific interests: data mining, recommender systems, cloud computing, knowledge extraction technologies.

References

Heller L., The R., Bartling S. Dynamic Publication Formats and Collaborative Authoring // In: S. Bartling and S. Friesike (eds.), Opening Science, 2014. P. 191–211. https://doi.org/10.1007/978-3-319-00026-8_13.

Горбунов-Посадов М.М. Живая публикация // Открытые системы. СУБД. 2011. № 4. С. 48–49. URL: https://keldysh.ru/gorbunov/live.htm. Размещено 02.06.2011. Редакция от 04.04.2020.

Henitiuk V., O’Sullivan C. Aims and Scope: Journal Identity and Twenty-First-Century Scholarly Publishing // In: Translation and Academic Journals. The Evolving Landscape of Scholarly Publishing. Sun Y. (Ed.) Palgrave Macmillan US, 2015. P. 15–35. https://doi.org/10.1057/9781137522092_2.

Елизаров А.М., Кириллович А.В., Липачёв Е.К. Блоги в системе научных коммуникаций // Ученые записки Института социально-гуманитарных знаний. 2017. Т. 15. № 1. С. 209–214.

Olver P. Journals in Flux // Notices of the AMS. 2011. V. 58, No 8. P. 1124–1126.

Brienza C. Activism, Legitimation, or Record: Towards a New Tripartite Typology of Academic Journals // Journal of Scholarly Publishing. 2015. 46 (2). P. 141–157. https://doi.org/10.3138/jsp.46.2.02.

Binswanger M. Excellence by Nonsense: The Competition for Publications in Modern Science // In: Bartling S., Friesike S. (Eds). Opening Science. The Evolving Guide on How the Internet is Changing Research, Collaboration and Scholarly Publishing. Springer International Publishing. 2014. P. 49–72. https://doi.org/10.1007/978-3-319-00026-8_3.

Sadeghi A., Capadisli S., Wilm J., Lange C., Mayr P. Opening and Reusing Transparent Peer Reviews with Automatic Article Annotation// Publications. 2019. V. 7 (13). P. 1–12. https://doi.org/10.3390/publications7010013.

Sadeghi A., Wilm J., Mayr P., Lange C. Opening Scholarly Communication in Social Sciences by Connecting Collaborative Authoring to Peer Review // Information-Wissenschaft & Praxis. 2017. P. 163–170.

Sadeghi A., Capadisli S., Wilm J., Lange C., Mayr P. Automatically Annotating Articles Towards Opening and Reusing Transparent Peer Reviews // arXiv:1812.01027.

Галявиева М.С., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Цифровая инфраструктура электронного научного журнала: автоматизация редакционно-издательских процессов и система сервисов // Электронные библиотеки. 2016. 19 (5). С. 408–465. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_28882615_54981820.pdf.

Horbach S.P.J.M., Halffman W. The ability of different peer review procedures to flag problematic publications // Scientometrics. 2019. V. 118. P. 339–373. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2969-2. URL: https://link.springer.com/ article/10.1007/s11192-018-2969-2.

Елизаров А.М., Зуев Д.С., Липачёв Е.К. Управление жизненным циклом электронных публикаций в информационной системе научного журнала // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2014. № 4. С. 81–88.

Елизаров А.М., Зуев Д.С., Липачёв Е.К. Сервисы поддержки жизненного цикла электронных научных публикаций // В сборнике: Научный сервис в сети Интернет: многообразие суперкомпьютерных миров Труды Международной суперкомпьютерной конференции. Российская академия наук. Суперкомпьютерный консорциум университетов России. 2014. С. 436–438.

Елизаров А.М., Зуев Д.С., Липачёв Е.К. Информационные системы управления электронными научными журналами // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2014. № 3. С. 31–38.

MacGregor J., Stranack K., Willinsky J. The Public Knowledge Project: Open Source Tools for Open Access to Scholarly Communication // In: Bartling S., Friesike S. (Eds). Opening Science. The Evolving Guide on How the Internet is Changing Research, Collaboration and Scholarly Publishing, Springer International Publishing, 2014. P. 165–175. https://doi.org/10.1007/978-3-319-00026-8_3.

Елизаров А.М., Липачёв Е.К., Малахальцев М.А. Веб-технологии в работе электронного математического журнала Lobachevskii Journal of Mathematics // В сборнике: Научный сервис в сети Интернет: многоядерный компьютерный мир. 15 лет РФФИ Труды Всероссийской научной конференции. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Южный федеральный университет, Институт вычислительной математики РАН. 2007. С. 355–356.

Глухов В.А., Елизаров А.М., Липачёв Е.К., Малахальцев М.А. Электронные научные издания: переход на технологии семантического веба // Электронные библиотеки. 2007. Т. 10. № 1.

Веселаго В.Г., Елизаров А.М., Липачёв Е.К., Малахальцев М.А. Формирование и поддержка физико-математических электронных научных изда-ний: переход на технологии семантического веба // В сборнике: Научно-исследо-вательский институт математики и механики им. Н.Г. Чеботарева Казанского государственного университета, 2003–2007 гг. Монография. Казань, 2008. С. 456–476.

Ахметов Д.Ю., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Автоматизация редакци-онных процессов в информационной системе управления электронными научными журналами // Электронные библиотеки. 2015. Т. 18. № 1–2. С. 32–45.

Ахметов Д.Ю., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Информационные системы и сервисы комплексной поддержки периодических научных изданий // В сборнике: Научный сервис в сети Интернет труды XVII Всероссийской научной конференции. ИПМ им. М.В. Келдыша. 2015. С. 16–25. URL: https://keldysh.ru/ abrau/2015/proc.pdf#page%3D16.

Mathematics Subject Classification MSC2010, http://msc2010.org/ Default.html, last accessed 2020/04/1.

Mathematics Subject Classification MSC2020, https://zbmath.org/static/ msc2020.pdf, last accessed 2019/11/21.

Dunne E., Hulek K. Mathematics Subject Classification 2020 // Notices Amer. Math. Soc. 2020. V. 67 (3). P. 410–411. https://dx.doi.org/10.1090/noti2052.

Khaydarov S.M, Yamalutdinova G.S. Recommender System of Physical and Mathematical Documents Classification // CEUR Workshop Proceedings. 2018. V. 2260. P. 480–486.

Manouselis N., Drachsler H., Verbert K., Duval E. Recommender Systems for Learning. Springer, 2013. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-4361-2.

Ricci F., Rokach L., Shapira B., Kantor P.B. (Eds.) Recommender Systems Handbook. Springer-Verlag New York, 2011. 842 p.

Ricci F., Rokach L., Shapira B. (Eds.) Recommender Systems Handbook. Springer-Verlag New York, 2015. 1003 p.

Елизаров А.М., Жижченко А.Б., Жильцов Н.Г., Кириллович А.В., Липачёв Е.К. Онтологии математического знания и рекомендательная система для коллекций физико-математических документов // Доклады Академии наук. 2016. Т. 467. № 4. С. 392–395. https://doi.org/10.7868/S0869565216100042.

Smyth B. Case-based recommendation // In: Brusilovsky A., Kobsa W. (eds). The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Berlin, 2007. P. 342–376.

Elizarov A.M., Lipachev E.K., Zuev D.S. Digital Mathematical Libraries: Overview of Implementations and Content Management Services // CEUR Workshop Proceedings. 2017. V. 2022. P. 317–325.

Lange C., Ion P., Dimou A., Bratsas B., Sperber W., Kohlhase M., Antoniou I. Bringing Mathematics to the Web of Data: The Case of the Mathematics Subject Classification // In: Simperl E., Cimiano P., Polleres A., Corcho O., Presutti V. (eds). The Semantic Web: Research and Applications, ESWC 2012, Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. V. 7295. P. 763–777: https://doi.org/ 10.1007/978-3-642-30284-8_58.

Řehůřek R., Sojka P. Automated Classification and Categorization of Mathematical Knowledge // In: Intelligent computer mathematics, 9th International Conference, AISC 2008, 15th Symposium, CALCULEMUS 2008, 7th International Conference, MKM 2008, Birmingham, UK, July 28 – August 1, 2008. Proceedings, P. 1–15 (2008). https://doi.org/10.1007/978-3-540-85110-3_44.

Table of conversions between the 2000 and 2010 versions of the Mathematics Subject Classification (MSC), http://msc2010.org/2000to2010.html, last accessed 2019/11/21.

Ахметов Д.Ю., Елизаров А.М., Липачёв Е.К., Хайдаров Ш.М. Программный комплекс формирования рекомендаций по подбору рецензентов для научных документов в информационных издательских системах // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2018611617, 02.02.2018. Заявка № 2017662838 от 11.12.2017. URL: https://elibrary.ru/download/ elibrary_39290682_49150826.PDF.

Елизаров А.М., Липачев Е.К., Хайдаров Ш.М. Метод автоматизированного подбора рецензентов научных статей, реализованный в информационной системе научного журнала // Научный сервис в сети Интернет: труды XXI Всероссийской научной конференции (23–28 сентября 2019 г., г. Новороссийск). М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2019. С. 318–328. URL: http://keldysh.ru/ abrau/2019/theses/94.pdf doi:10.20948/abrau-2019-94

Elizarov A., Khaydarov Sh., Lipachev E. The Formation Method of Recommendations in the Process of Scientific Peer Review of Mathematical Papers // CEUR Workshop Proceedings. 2020. V. 2543. P. 126–135. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2543/rpaper12.pdf.

Ингерсолл Г.С., Мортон Т.С., Фэррис Э.Л. Обработка неструктурированных текстов. Поиск, организация и манипулирование. М.: ДМК Пресс, 2015. 414 с



Most read articles by the same author(s)