Sequential Recommandation for Scholarly Articles

CORIA-TALN 2026 Workshop ARTS Submission4 Authors

Titre: Recommandation séquentielle pour les articles scientifiques

Type Of Submission: Travaux de recherche originaux

Keywords: scientific articles, reading lists, sequential recommendation, reading sequences

Mots-cles: articles scientifiques, listes de lectures, recommandation séquentielles, séquences de lecture

Abstract: The rapid growth of scientific publications makes it increasingly difficult for novice researchers to identify key works in their field. To address this challenge, we introduce a new sequential recommendation task applied to scientific article recommendation. This formulation enables personalized reading paths and predicts what to read next directly from a researcher’s experience. We present a preliminary study proposing a dedicated dataset that leverages citation patterns found in article introductions as implicit reading trails, an evaluation protocol tailored to the specificities of this task, and baseline experimental results providing a reference for future work.

Resume:

La croissance rapide du volume de publications scientifiques rend de plus en plus difficile l’identification des travaux clés pour les chercheurs novices. Pour répondre à ce problème, nous proposons une nouvelle tâche de recommandation séquentielle appliquée à la recommandation d’articles scientifiques. Cette formalisation permet de personnaliser les parcours de lecture et de prédire quoi lire ensuite à partir de l’expérience d’un chercheur. Nous présentons une étude préliminaire proposant un nouveau jeu de données dédié exploitant les schémas de citation présents dans les introductions des articles comme des chemins de lecture implicites, un protocole d’évaluation adapté aux spécificités de cette tâche, ainsi que des résultats expérimentaux de référence établissant une base de comparaison pour
les travaux futurs.

Submission Number: 4