CONNECTED PAPERS:The use of the knowledge graph

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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

  1. 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。
  2. 你可以随便选一个节点接着重新构建图表。
  3. 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。
  4. 【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”。