Connected Papers是一款知名的文献分析工具。
只要输入要分析论文的以下信息(doi、arXiv url、标题、Semantic Scholar url或PubMed url),就可查询到该论文的引用网络、先前研究和后续研究。
我们以“Generative adversarial networks”这篇文章举例说明应要如何应用‼️
1)在搜索框输入论文标题“Generative adversarial networks”,点击“Build a graph”按钮,网站在数据库中准确地检索出了这篇文章并呈现出来让
用户予以确认(热门领域的研究可能会出现多篇相似文献,一般排序在前的就是你想要检索的文章)。点击相应的文章选项之后,便进入了文章的知识
图谱构建过程中。然后我们可以看到GAN的引用关系网络,其中每个节点代表一篇论文,节点大小代表论文引用量,颜色代表发表时间。
整个的窗口板块分为三个板块、四个内容,三个板块是指左侧的文献栏、中间的图标栏和右侧的内容栏;四个内容是指
①是被检索文献栏目;
②是相关文献列表,根据与被检索文献的关联/相似性越高,文章排名越靠前;
③作为内容栏目与左侧的相关文献相呼应:点击②中文章右侧的栏目的内容也会随之变动,可以可查看文章的标题、作者、期刊、发表年份、被引量、
参考文献数目以及摘要等内容;
④是文章构建生成的知识图谱,其中每个节点代表一篇论文,节点大小代表论文引用量;颜色代表发表时间;文献与文献之间的相似性较大的话,它们
之间的连线就会比较粗一些。
2)点击“Prior works”或“Derivative works”查看“Generative adversarial networks”这篇论文的先前研究和后续研究;
3)点击“Expand”按钮,便可以转向相关文献的列表视图,其中就包括:文章标题、文章作者、文章发表年份和文献相似程度
等等指标,还可以根据不同的指标进行排序。
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