文章监控系统¶

基于 SAGE 框架构建的智能文章监控系统，从 arXiv 获取最新论文，通过多级过滤为用户推荐相关文献。

概述¶

文章监控系统演示了 SAGE 在实时数据流处理和内容过滤方面的能力。系统持续监控 arXiv 的最新论文，通过关键词匹配和语义分析为研究人员提供个性化的论文推荐。

核心功能¶

1. 实时数据获取¶

从 arXiv API 获取最新论文
支持多个学科分类（cs.AI, cs.LG, cs.CL 等）
可配置获取数量和频率

2. 多级过滤¶

关键词过滤： - 基于词袋模型的快速筛选 - 支持自定义关键词列表 - 可配置最低匹配分数

语义过滤： - 基于 Jaccard 相似度的语义匹配 - 支持自定义兴趣主题 - 提取与研究方向最相关的论文

3. 智能排序¶

综合关键词分数和语义分数
自动排序推荐结果
提供详细的评分解释

技术架构¶

SAGE 算子管道¶

ArxivSource (BatchFunction)
    ↓
KeywordFilter (MapFunction)
    ↓
SemanticFilter (MapFunction)
    ↓
ArticleScorer (MapFunction)
    ↓
ArticleRankingSink (SinkFunction)

算子说明¶

算子	类型	功能
ArxivSource	BatchFunction	从 arXiv API 获取论文，逐条发送
KeywordFilter	MapFunction	基于关键词过滤论文
SemanticFilter	MapFunction	基于语义相似度过滤论文
ArticleScorer	MapFunction	计算综合评分
ArticleRankingSink	SinkFunction	收集并展示排序结果

使用方法¶

基本使用¶

from sage.apps.article_monitoring import run_article_monitoring_pipeline

# 使用默认配置
run_article_monitoring_pipeline()

自定义配置¶

run_article_monitoring_pipeline(
    keywords=["transformer", "attention", "bert", "nlp"],
    interest_topics=[
        "natural language processing and transformers",
        "machine translation and multilingual models"
    ],
    category="cs.CL",
    max_articles=30
)

命令行使用¶

# 默认配置
python -m sage.apps.article_monitoring.pipeline

# 自定义参数
python -m sage.apps.article_monitoring.pipeline \
    --keywords "graph,neural,network,gnn" \
    --topics "graph neural networks and applications" \
    --category cs.LG \
    --max-articles 20 \
    --verbose

# 使用示例脚本
python examples/apps/run_article_monitoring.py --category cs.AI

配置选项¶

关键词设置¶

keywords = [
    "machine learning",
    "deep learning", 
    "neural network",
    "transformer",
    "attention mechanism"
]

兴趣主题¶

interest_topics = [
    "artificial intelligence and machine learning applications",
    "natural language processing and text generation",
    "computer vision and image analysis"
]

arXiv 分类¶

常用分类： - cs.AI - Artificial Intelligence - cs.LG - Machine Learning - cs.CL - Computation and Language
- cs.CV - Computer Vision - cs.NE - Neural and Evolutionary Computing - stat.ML - Machine Learning (Statistics)

完整列表：https://arxiv.org/category_taxonomy

输出示例¶

======================================================================
🔍 SAGE Article Monitoring System
======================================================================
Category: cs.AI
Max Articles: 10
Keywords: ['machine learning', 'deep learning', 'neural network']
Interest Topics: artificial intelligence and machine...
======================================================================

📡 Starting pipeline...

======================================================================
📚 Recommended Articles (5 found)
======================================================================

1. Deep Learning for Time Series Forecasting in Stream Processing
   Authors: John Doe, Jane Smith
   Score: 3.45 (keyword: 3.0, semantic: 0.45)
   URL: http://arxiv.org/abs/2401.00001
   Abstract: We propose a novel deep learning approach for time series...

2. Machine Learning Pipeline Optimization
   Authors: David Lee
   Score: 2.30 (keyword: 2.0, semantic: 0.30)
   URL: http://arxiv.org/abs/2401.00004
   Abstract: Optimizing machine learning pipelines for better...

======================================================================
✅ Pipeline completed in 2.34s
   Recommended 5 articles
======================================================================

应用场景¶

学术研究¶

跟踪特定领域的最新进展
发现相关研究工作
文献综述自动化

研究团队¶

团队成员共享感兴趣的论文
定期推送领域动态
知识管理

个人学习¶

探索新的研究方向
学习最新技术
建立个人知识库

扩展功能¶

持续监控（Future）¶

from sage.apps.article_monitoring import ArticleMonitorPipeline

# 持续监控，每小时检查一次
pipeline = ArticleMonitorPipeline(...)
pipeline.run_continuous(interval=3600)

通知集成（Future）¶

邮件通知
Slack/Discord 集成
RSS 订阅

存储集成（Future）¶

# 集成 SageDB 存储历史记录
from sage.middleware.components.sage_db import SageDBService

# 存储推荐结果
db = SageDBService()
db.store("articles", recommended_articles)