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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Cardoso, Heike da Silva | - |
| Autor(es): dc.creator | Rocio, Vitor | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-08-11T12:32:09Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-08-11T12:32:09Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-01-04 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-01-04 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/10400.2/20619 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/10400.2/20619 | - |
| Descrição: dc.description | In an era characterized by rapid proliferation of scientific publications and overwhelming volumes of digital content, researchers, students, and faculty members face significant challenges in identifying literature relevant to their academic pursuits. This saturation of information has heightened the need for advanced Recommender Systems within university libraries, tailored specifically for navigating and discovering scientific literature. This paper proposes leveraging insights from librarians’ direct interactions with users to adapt existing Recommender Systems, augmented with NLP and LLMs, to better serve the specific needs of academic researchers. It should streamline the research process by delivering precise, relevant, and personalized literature recommendations, centered on a curated database of bibliographic information. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Springer Nature Switzerland | - |
| Relação: dc.relation | Communications in Computer and Information Science | - |
| Relação: dc.relation | Technology and Innovation in Learning, Teaching and Education | - |
| Relação: dc.relation | Communications in Computer and Information Science | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Recommender Systems | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial Intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Natural Language Processing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Digital Libraries | - |
| Título: dc.title | Enhancing digital libraries through NLP and recommender systems: current trends and future prospects with large language models | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Aberto - Universidade Aberta (Portugal) | |
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