PaperFlow는 과학 논문 추천을 일상적인 사용자의 관심 변화에 맞춰 최적화하는 프레임워크입니다. 사용자 프로필 구축, 논문 추천, 사용자 피드백 반영의 세 단계를 거쳐 사용자의 관심사를 지속적으로 업데이트합니다.
새로운 벤치마크를 통해 사용자, 날짜, 후보 논문 풀, 입력 정보, 관련성 레이블을 고정하여 시간적 정보 경계를 공유하며, 24명의 연구 사용자, 50개의 일별 논문 스트림, 1,200개의 사용자-일 에피소드를 포함합니다.
자동 평가 지표와 전문가 판단의 일치성을 검증하기 위해 실명 인간 평가 프로토콜을 정의했으며, 기존 추천 시스템 대비 우수한 성능을 보였습니다.