CONNECTED PAPERS 论文知识图谱的使用


CONNECTED PAPERS 论文知识图谱的使用

网址:Connected Papers | Find and explore academic papers

这是一款阿里员工业余时间设计的论文相似性可视化的工具

功能是查找相似论文,并用图表的形式展现这些论文之间的关系。

功能

1. 图表

可视化元素和解释

线条: 越粗代表【相似性】越强。

圆圈的大小:代表引用度

颜色的深浅:代表发表时间,越新的论文颜色越深。

2. Prior Works 以前的工作

可以把它理解为这篇论文的祖先们

这些是图表中最常被引用的论文,它们是该领域重要的开创性工作。

选择这些论文的时候,有引用关系的论文会被高亮。

3. Derivative Works 衍生的工作

可以把它理解为这篇论文的后代们

这些论文可能是受到图表中的论文启发的近期相关工作,或者是对该领域的调查。

通常包括该领域的现状,系统综述,元分析等。

同样,选择这些论文的时候,有引用关系的论文会被高亮。

更多相关信息

每次创建图表时,该工具会分析~50000份论文,并选取与原论文相关度最高的一些论文构建图表。

你可以随便选一个节点接着重新构建图表。

基于【相似性(Similarity)】的图表构建,意味着就算两篇文章没有互相引用,依然可能有很高的相关度。

【相似性】基于Co-citationBibliographic Coupling,意味着如果两篇文章引用了很多一样的文献,那么它们就有很高的相似性。

应用

我认为这款工具理论上非常适合用于辅助论文中Related Work,和Literature Review部分,比如下面这部分是对Related Work部分如何完成的指导,可以看出需要10到20个相关工作,借助CONNECT PAPERS(以下简称CP)可以很直观地获取更多的相似论文。找到该主题的“先祖“或者“后代”。

使用方法:Connected Papers | Find and explore academic papers

使用

一、打开网址,在搜索框内输入需要分析的文献信息(DOI号/标题/arXiv号/Semantic Scholar号/PubMed号/文章URL都行),这里以2016年的一篇文章进行示范,在搜索框内输入文章题目“Profiling and Validation of the Circular RNA Repertoire in Adult Murine Hearts”,点击“Build a graph”查询。

二、页面出现这篇文章及其他与这篇文章相似的文献,点击想要查询的文献,再点击“build a graph”。

三、几秒后界面跳转至生成的文献分析网络图(太新的文献可能会暂时无法生成),结果页面分三栏,左边一栏是本文以及相关参考文献的题目,右边一栏是相关参考文献的具体内容,而中间一栏的网络图则是本网站的最大亮点——文献检索分析图谱

文献检索分析图谱:

①每个小球代表一篇文献,最中间黑色边框的小球就是本文章;

②根据右下方年份分布图标可以看到,小球的颜色越深代表时间越近;

③球的大小与被引用次数有关,小球越大表示被引用次数越多;

④小球之间的线条表示引用关系,相似的文章会距离较近或中间有强的连线;

⑤用光标移到小球上时,右侧边栏会出现该篇文献对应的文献信息。如此直观的图谱分析对于刚走进科研大门的小伙伴是非常友好的,可以很简单的就能得到所有文献之间的关联程度,帮我们开题找到更精准的参考资料。

四、点击左上角“Prior works”,中间栏跳转为文献表格,表格上列举了与本文章相关的背景文献,以年代、引用量等方式排列,可以帮助大家很快的追本溯源。另外,从表格上可以看到,蓝色背景的文献是本文直接引用的,而白色背景的文献虽然本文未直接引用,但是从内容上来说是密切相关的,更有意思的是如果我们点击表格里的文献,左侧表格里竟然也会出现蓝色背景的文献,原来这些蓝色文献都曾引用过右侧表格里的文献。

五、点击左上角“Derivative works”,可以查看引用了上述图谱中文献的文献,了解后续相关研究。可以根据作者、被引次数、年份等进行排序,选择Expand和Collapse,可详细查看或者粗略筛选。

六、如果你对其中一篇文献感兴趣,也可以将鼠标点击这篇文献,再点击右边栏的Build a graph,直接建立一个新的文献分析图谱,以此来查更多的关联信息。

七、在右边栏的论文详情里,点击“Paper details”可以直接链接到论文页,下载并且查看文献原文。

分析的方法已经告诉大家了,至于能得到多少有用的信息就要靠自己去挖掘。开题小神器,赶紧拿去试一试!

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