基于预训练语言模型的特征扩展方法在科研论文推荐中具有重要作用。这篇论文以优化研究裨益为目标，提出了一种新的特征扩展方法。该方法基于预训练语言模型，利用模型学习到的丰富语义信息，对科研论文进行特征扩展，从而提高推荐系统的效果。本文首先介绍了预训练语言模型的基本原理，然后详细描述了特征扩展的思路和方法。实验证明，该方法在科研论文推荐中取得了显著的性能提升。该研究对于进一步完善科研论文推荐系统具有重要的意义。