基于人工智能的期刊专家审稿系统编辑策略的优化研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于人工智能的期刊专家审稿系统编辑策略的优化研究

作者

樊敏张文渲李红
单位

太原理工大学期刊中心
摘要

随着互联网、大数据、云计算等传播技术的发展，人工智能赋能传统出版行业，不断推动其进行数字化转型升级。文章针对学术期刊通过专家审稿系统实施同行评议的过程中出现的工作效率低下、交互冗余的问题，基于人工智能技术，利用笛卡尔遗传规划(Cartesian Genetic Programming, CGP)算法进化策略，建立数据驱动的编辑策略优化模型，对期刊的专家审稿系统进行了流程改造，有效地缩短了期刊的审稿时间，提升了编辑的工作效率，为学术期刊优化审稿流程提供了参考借鉴。
关键词

人工智能审稿编辑策略笛卡尔遗传规划
文章目录

一、引言
二、专家审稿系统编辑策略的优化
三、编辑策略优化的可行性建议
(1)提高编辑专业素养，细化稿件学科类别。
(2)编辑在审稿流程中要发挥好管理员的角色。
(3)定期更新期刊的信息管理系统。
四、结语
引用格式

樊敏,张文渲,李红.基于人工智能的期刊专家审稿系统编辑策略的优化研究[J].太原理工大学学报(社会科学版),2022,40(06):95-98.