Connected Papers 是一款由Semantic Scholar数据库支持的学术工具,旨在帮助研究人员和应用科学家发现和探索与他们工作领域相关的论文。
该产品通过构建论文间的关联图谱,提供了一种独特的视觉方法,使得用户能够快速获得对新学术领域的直观了解,并确保不错过任何重要的论文。
如何使用
开放状态:完全开放
网络限制:无
核心功能
- 获取新学术领域的视觉概览:通过输入一篇典型的论文,Connected Papers 能够构建一个包含相似论文的图表,帮助用户探索并构建更多图表,从而对感兴趣的领域有更深入的了解。
- 确保不错过任何重要论文:在诸如机器学习等领域,新论文的发布速度非常快,Connected Papers 允许用户通过搜索和视觉发现来跟踪重要论文。
- 创建论文的参考文献:用户可以从确定要包含在参考文献中的论文开始,利用 Connected Papers 填补空白并找到其他相关论文。
- 发现最相关的先前和衍生作品:使用“先前作品”视图找到领域内重要的祖先作品,使用“衍生作品”视图找到该领域的文献综述以及随后发表的最新研究成果。
产品优势
- 大规模数据分析:Connected Papers 在创建每个图表时会分析约50,000篇论文,并选择与原始论文联系最紧密的几十篇论文。
- 基于概念的相似度度量:使用共引和引文耦合的概念,通过这些度量,具有高度重叠的引用和参考文献的两篇论文被认为有更高的可能性处理相关主题。
- 力导向图算法:算法通过力导向图将论文以一种方式分布,使得相似的论文在视觉上聚集在一起,并将不相似的论文相互推开。
- 跨学科支持:无论用户是机器学习研究员、生物学学生还是哲学家,Connected Papers 都能提供支持,因为它连接了包含数亿篇论文的Semantic Scholar论文库。