研究者にとって日々増え続ける文献の中から有用なコンテンツを見つけることは重要な作業の一つだが,そのためにあまり時間と労力は割けない。一方の提供側の学術出版機関では,情報洪水の中で自機関のコンテンツを溺れさせることなく,必要とする読者に効率的に発見してほしいと願っている。このような状況の中,双方のニーズに応える手段として文献レコメンデーションサービスの存在感が増してきている。 2014年にカナダを本拠としてサービスを開始したTrendMDは学術文献のレコメンデーションを創出するプラットフォームとして躍進を遂げている。現在,月に10億以上のレコメンデーションを,AAAS,ASCO,BMJ,Elsevier,IEEE,PNASなど,300超の出版機関の4,500超のサイトに提供している。 推奨文献の選定は,通販サイトと同様の文献間の共起性や閲覧パターンの類似性を用いる協調フィルタリングをベースに