From Vulnerabilities to Remediation: A Systematic Literature Review of LLMs in Code Security
Department of Computer Science, Örebro University（奥雷布罗大学计算机科学系）
本文系统综述了LLMs在代码安全中的应用，探讨其引入漏洞类型、漏洞检测与修复能力及提示策略影响，以及数据中毒攻击对其性能的影响。
2026-03-17 cs.AI cs.CL cs.CR
LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models
School of Science, RMIT University（RMIT大学理学院）
本文提出了开源工具LLAssist，利用大型语言模型和自然语言处理技术自动提取研究文章信息并评估其相关性，旨在减少文献综述时间，帮助研究人员高效管理海量学术出版物。
2024-12-20 cs.AI cs.DL
Generative Artificial Intelligence for Literature Reviews
School of Strategy, Innovation and Technology, University of Sydney（悉尼大学战略、创新与技术学院）；McIntire School of Commerce, University of Virginia（弗吉尼亚大学麦克蒂尔商学院）
本文探讨生成式人工智能在文献综述中的应用，分析其在文本摘要、问答、数据提取和翻译等方面的能力，提出使用通用和专用工具进行综述的方法，并讨论其机遇与风险，以及对科学进步的影响。
2026-05-15 cs.CL cs.DL
Enhancing Systematic Reviews with Large Language Models: Using GPT-4 and Kimi
Pearson（培生集团）；Measurement Incoporated（测量公司）；British Columbia College of Nurses and Midwives（不列颠哥伦比亚省护士与助产士学院）；University of Illinois Springfield（伊利诺伊大学斯普林菲尔德分校）；HSHS Saint John’s Hospital（HSHS圣约翰医院）
本研究评估了 GPT-4 和 Kimi 两种大型语言模型在系统评价中的表现，发现其性能受数据量和问题复杂性的影响。
2025-04-28 cs.CL stat.AP
Personality in Healthcare Human Robot Interaction (H-HRI): A Literature Review and Brief Critique
University of Michigan（密歇根大学）；School of Information（信息学院）；Robotics Institute（机器人研究所）
机器人正在成为提供医疗保健的重要方式，而个性对于理解它们的有效性至关重要。尽管如此，在医疗保健人类机器人交互（H-HRI）中缺乏对个性的系统全面理解。为了解决这个问题，作者进行了一项审查，确定了18项关于H-HRI人格的研究。本文介绍了系统的文献综述的结果。洞察力来自于此审查有关的方法，结果和使用的样本。这篇综述的作者讨论了这些文献的发现，同时确定了几个值得注意的差距。总之，本文是理解H-HRI人格的一个重要起点。
2020-08-15 cs.AI cs.CY cs.HC
Crowdsourcing Paper Screening in Systematic Literature Reviews
文献综述让科学家站在巨人的肩膀上，展示有希望的方向，总结进展，指出研究中存在的挑战。与此同时，进行系统的文献综述是一个费力和昂贵的过程。在过去的十年中，文献综述中对众包的研究很少。本文探讨了众包的可行性，以促进文献综述过程中的结果，时间和精力，以及确定众包策略提供最佳的结果的基础上，可用的预算。特别是，我们专注于文献综述过程的筛选阶段，我们贡献和评估用于确定测试大小的方法，每篇论文所需的标签和分类功能，以及将众包过程分阶段进行的方法，以改善结果。最后，我们提出了我们的研究结果的基础上运行的实验Crowdflower。
2017-09-15 cs.HC cs.IR
Charting the Growth of Social-Physical HRI (spHRI): A Systematic Review Pipeline Augmented by Small Language Models
MPI for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
针对社会-物理人机交互领域术语碎片化和方法不一致的问题，本文评估了小型语言模型（<1.5B参数）在标题和摘要筛选中的辅助能力，发现其虽未达到人类水平，但能快速筛选并发现人类遗漏的论文，表明SLM可增强而非取代专家评审。
2026-06-26 cs.AI cs.CL cs.DL
A systematic literature review on machine learning applications for consumer sentiment analysis using online reviews
消费者情感分析是最近流行的社交媒体相关应用，例如医疗保健、犯罪、金融、旅游和学术。解开消费者的感知，以深入了解所需的目标和评论是重要的。随着技术的进步，大量的社交网络数据在数量、主观性和异构性方面不断增加，人工处理变得具有挑战性。机器学习技术已经被用来处理现实生活应用中的这个困难。本文提出的研究，以找出有用的，范围和适用性的机器学习技术联盟的消费者情感分析在线评论在酒店和旅游领域。我们已经展示了一个系统的文献综述，比较，分析，探索和理解的尝试和方向，以适当的方式找到研究差距，说明未来的范围，这种配对。这项工作是促进现存的文献在两个方面;首先，主要目标是阅读和分析使用机器学习技术的消费者情感分析的在线评论领域的酒店和旅游。其次，在这项工作中，我们提出了一种系统的方法来识别，收集观察证据，分析结果，并吸收所有相关高质量研究的观察结果，以解决涉及所述研究领域的特定研究问题。
2020-08-24 cs.HC
Augmented Reality User Interfaces for First Responders: A Scoping Literature Review
该研究采用系统性范围综述方法，分析截至2025年4月的90篇相关文献，提出公共安全 AR 用户界面的分面分类法，并梳理设计要点、挑战与研究空白。
2025-06-10 cs.HC
A Literature Review and Taxonomy of In-VR Questionnaire User Interfaces
本文遵循PRISMA指南对VR内问卷用户界面进行文献综述，筛选出25篇论文，总结了嵌入式问卷的优缺点并提出了VR内问卷UI的分类体系。
2024-06-03 cs.HC
CrowdRev: A platform for Crowd-based Screening of Literature Reviews
在本文和演示中，我们提出了一个基于人群和人群+AI的系统，称为CrowdRev，支持文献综述的筛选阶段，并以一小部分成本实现与作者分类相同的质量，并且几乎即时。CrowdRev让作者很容易利用人群，并确保即使面对困难的论文或标准也不会浪费金钱：如果系统检测到任务对人群来说太难，它就会放弃尝试（对于该论文，或该标准，或全部），而不会浪费金钱，也不会在质量上妥协。
2018-05-31 cs.DL cs.HC
Facets, Taxonomies, and Syntheses: Navigating Structured Representations in LLM-Assisted Literature Review
针对文献综述的认知负担，提出DimInd交互系统，利用LLM生成多级压缩的结构化表示（从论文到分面表、分类法再到叙述综合），评估表明其比ChatGPT辅助流程更省力。
2025-04-25 cs.HC
Machine Learning Information Retrieval and Summarisation to Support Systematic Review on Outcomes Based Contracting
University of Warwick（华威大学）；Alan Turing Institute for Data Science and AI（艾伦·图灵数据科学与人工智能研究所）；Cranfield University（克兰菲尔德大学）；Government Outcomes Lab（政府成果实验室）；Blavatnik School of Government（布拉瓦尼克政府学院）；University of Oxford（牛津大学）
针对学术文献激增给传统综述带来的挑战，本研究利用ML与NLP工具提升社会科学系统综述的效率与范围，重点自动化耗时重复的综述环节，最后总结整合方法经验与可解释性等改进方向。
2024-12-11 cs.CL cs.CY cs.DL
Crowdsourcing Information Extraction for Biomedical Systematic Reviews
信息抽取是进行生物医学系统文献综述实践中的关键步骤。提取的结构化数据可以通过统计元分析等方法进行汇总。通常，训练有素的领域专家提取数据进行系统评价。进行生物医学系统评价的高昂费用促使研究人员探索成本较低的方法，以实现类似的严格性，而不影响质量。众包就是这样一种有前途的办法。在这项正在进行的研究中，我们设计了一个众包的生物医学信息抽取的任务。我们简要报告迭代设计过程和两个试点测试的结果。我们发现，在任务说明中给出更具体的例子可以帮助工人更好地理解任务，特别是对于抽象和令人困惑的概念。我们发现，只有少数工人完成了大部分工作，而且我们的薪酬水平似乎对低收入国家的工人更具吸引力。在未来，我们将进一步评估我们的结果与参考金标准提取，从而评估任务人群工作者提取生物医学干预信息进行系统评价的可行性。
2016-09-05 cs.HC
Analyzing the Impact of Automated User Assistance Systems: A Systematic Review
内容：用户辅助通常被定义为对软件系统的用户的指导性辅助，以帮助完成任务并增强用户体验。自动化用户辅助系统配备有在线帮助系统，该系统以电子格式向用户提供信息，并且可以直接在应用程序中打开。在文献中已经提出了各种不同的自动化用户辅助方法。然而，没有人试图系统地审查和报告自动化用户协助系统的影响。目的：本系统性综述的总体目标是确定自动化用户辅助系统的最新技术水平，并描述自动化用户辅助的报告证据。方法：使用2002年以来发表的文献，通过多阶段研究选择过程进行系统的文献综述。结果如下：我们回顾了575篇使用精心计划的审查协议发现的论文，其中31篇被评估为与我们的研究问题相关的主要研究。结论：我们的研究表明，用户辅助系统可以为用户提供重要的好处，但在这一领域还需要更多的研究。
2020-03-12 cs.HC
A Systematic Literature Review on Persuasive Technology at the Workplace
员工每天都要面对决策--在没有监督的情况下。这些决策的结果可以通过说服性技术的力量受到数字工作场所设计的影响。本文提供了一个结构化的文献综述的基础上，说服技术在工作场所的最新研究。它从各种学科的角度和理论研究了说服系统的设计和使用。回顾的研究分为技术设计，以用户为中心的研究和游戏化的研究流。研究的目的是分类使用修改后的定义的说服性系统设计模型。许多实验研究表明，员工的行为与雇主的议程是可以实现的。一个强大的发现是互动的关键作用，在使用界面时，给予员工快速和有意义的反馈的主观体验。
2022-01-02 cs.HC
Blockchain and Cryptocurrency in Human Computer Interaction: A Systematic Literature Review and Research Agenda
我们对2014年至2021年期间发表的人机交互（HCI）中的加密货币和区块链研究进行了系统的文献综述。我们的目标是提供该领域的概述，巩固现有的知识，并为未来的研究绘制路径。我们对99篇文章的分析确定了六个主要主题：（1）信任的作用，（2）理解加密货币的动机，风险和感知，（3）加密货币钱包，（4）让用户参与区块链，（5）将区块链用于特定于应用程序的用例，以及（6）区块链的支持工具。我们讨论了现有研究机构的重点，并将其与新兴区块链技术不断变化的格局并列，以突出HCI和交互设计的未来研究途径。通过这次审查，我们确定了交互设计对采用区块链系统至关重要的关键方面。这样做，我们为新的学者和设计师提供了一个起点，并帮助他们定位未来的贡献。
2022-04-22 cs.HC
A Systematic Literature Review of Infrastructure Studies in SIGCHI
本文对SIGCHI中2006-2024年的190项基础设施研究进行系统性综述，识别出三大主题，强调其关注不同社会技术背景下非正式基础设施活动的趋势，并考察了基础设施的问题化研究。
2025-04-15 cs.HC
Measuring the Mental Health of Content Reviewers, a Systematic Review
本系统性综述总结了143篇相关论文，评估了12种适用于内容审核员的心理健康测量方法，指出了常见劳动地区的测量有效性差距，主张开发与工作性质匹配且具文化相关性的可靠测量工具。
2025-02-01 cs.CY cs.HC
Virtual academic conferencing: a scoping review of 1984-2021 literature. Novel modalities vs. long standing challenges in scholarly communication
本研究通过对截至2021年10月的147篇文献开展范围综述，发现虚拟学术会议研究多为描述性、缺乏扎实理论框架，提出了未来研究方向并强调需构建相关理论框架指导实证研究。
2024-06-18 cs.DL cs.HC
Cyber Security Educational Games for Children: A Systematic Literature Review
本研究通过系统性综述2010-2024年68篇论文中的91款儿童网络安全教育游戏，发现其有积极学习成果但存在设计流程与方法学严谨性等关键差距，提出了结合自下而上和自上而下的混合设计评估等未来研究方向。
2025-08-24 cs.CR cs.CY cs.HC
Open Learning Analytics: A Systematic Literature Review and Future Perspectives
开放学习分析（OLA）是一个新兴的研究领域，旨在提高终身学习环境中的学习效率和有效性。法律厅采用多种方法，从各种学习环境和背景的广泛教育数据中获取价值，以便深入了解不同利益攸关方的学习过程。由于研究领域仍然相对年轻，只有少数技术平台可用，并且缺乏对需求的共同理解。本文对2011-2019年学习分析文献中可用的工具进行了系统的文献综述，并着眼于它们对开放性的支持。从九个学术数据库中收集了137个工具，构成了这篇评论的基础。对所选工具的分析是基于四个维度进行的，即“数据、环境、背景（什么？）“、”利益相关者（谁？）目标（为什么？）方法（如何？）'.此外，五个著名的OLA框架，在社区进行了系统的比较。审查最后提出了有效的法律厅平台的主要要求，并确定了这一新兴领域的主要挑战和今后的工作方向。
2023-03-22 cs.CY cs.HC
Emotion Recognition Using Wearables: A Systematic Literature Review Work in progress
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫理工大学）；Capgemini（凯捷）
配备了无处不在的传感器的智能手表或腕带等可穿戴设备使我们能够监控我们的生理信号。在这项研究中，我们解决的问题，他们是否可以帮助我们认识到我们的情绪在我们的日常生活中无处不在的计算。通过系统的文献回顾，我们确定了关键的研究步骤，并讨论了该领域的主要局限性和问题。
2020-01-15 cs.CY cs.HC cs.LG
Privacy Dashboards for Citizens and corresponding GDPR Services for Small Data Holders: A Literature Review
本文通过文献综述探讨了GDPR下公民与小型数据控制者面临的实践问题，提出利用隐私仪表盘和GDPR服务作为缓解方案，旨在帮助公民行使权利并协助小型数据控制者履行合规义务。
2024-03-23 cs.CR cs.CY cs.HC
Privacy of the Internet of Things: A Systematic Literature Review (Extended Discussion)
物联网对重大隐私侵犯的潜力是一个令人担忧的问题。本文报告了一个系统的文献综述的隐私保护的解决方案出现在研究文献和媒体。我们分析了所提出的解决方案，包括它们部署的技术以及它们满足核心隐私原则的程度。我们发现，很少有解决方案能满足所有核心隐私原则。我们还在分析过程中发现了一些关键的知识差距。特别是，我们发现大多数解决方案提供商都假设最终用户愿意付出努力来保护他们的隐私;他们会有动力采取行动来保护他们的隐私。这一假设的有效性需要得到证明，因为不能简单地假设人们一定愿意参与这些解决方案。我们建议将此作为未来研究的一个主题。
2016-09-13 cs.CY cs.HC
A systematic review and analysis of the viability of virtual reality (VR) in construction work and education
本文遵循PRISMA指南综述36篇论文，评估VR在建筑教育与实践中的应用，证明沉浸式交互模拟可提升复杂施工流程理解并革新教学与作业。
2024-07-23 cs.CE cs.CY cs.ET
Cutting Through the Clutter: The Potential of LLMs for Efficient Filtration in Systematic Literature Reviews
针对系统文献综述筛选效率低、耗人力的问题，研究团队开发开源工具LLMSurver，借助大语言模型实现交互式文献筛选，可将8300余篇文献的筛选时间从数周缩至数分钟，召回率超98.8%，优于人工误差水平。
2025-04-28 cs.DL cs.HC cs.LG
