Connected Papers中文官网入口，在线可视化论文学术搜索引擎
Connected Papers 是一款强大的在线可视化论文学术搜索引擎平台，旨在帮助研究人员和应用科学家快速找到并理解与其研究领域相关的学术论文。它通过构建论文之间的关联图谱，以图形化的方式展示相似论文之间的关系，帮助用户快速了解某一领域的发展脉络和趋势。
一键访问：Connected Papers官网入口
Connected Papers特点功能
- 可视化图谱构建： Connected Papers 的核心功能是基于论文相似性创建交互式图表。用户输入论文的标识符（如DOI、arXiv ID、URL或标题）后，系统会生成一个以该论文为中心的关联图谱。图中每个节点代表一篇论文，节点间的连线表示论文之间的引用关系。节点大小表示引用次数，颜色代表出版年份，从而帮助用户直观地了解论文之间的关联和相互影响。
- 相似论文推荐： 除了构建图谱外，Connected Papers 还能根据用户输入的论文推荐一系列相似论文。这些推荐论文基于系统内置的算法计算得出，旨在帮助用户发现与其研究主题紧密相关的其他重要文献。
- 引用关系分析： 用户可以通过点击图谱中的节点，查看该论文的详细信息，包括标题、作者、摘要、出版年份等。同时，系统还提供引用关系分析功能，帮助用户了解该论文被哪些其他论文所引用，以及它引用了哪些其他论文。
- 领域趋势探索： Connected Papers 的关联图谱不仅展示了单篇论文的引用关系，还能通过密集连接展示相似论文的集合，从而帮助用户快速了解某一领域的热点和趋势。用户可以通过分析图谱中的节点分布和连线密度，发现哪些论文在该领域中具有重要影响力，以及哪些研究方向正在受到广泛关注。
- 文献综述辅助： 对于需要撰写文献综述的研究人员来说，Connected Papers 是一个强有力的辅助工具。通过输入多篇相关论文的标识符，用户可以构建出一个涵盖整个研究领域的综合图谱，从而全面了解该领域的研究现状和发展趋势。
- 多起点图表： 用户可以添加多个起点论文，创建更全面的文献地图，从而更好地理解不同论文之间的关系。 跨学科支持：
- Connected Papers 基于 Semantic Scholar 数据库，涵盖计算机科学、分子生物学、微生物学和神经科学等多个学科领域的学术论文，支持跨学科研究。
Connected Papers使用步骤
- 访问网站： 打开 Connected Papers 的官方网站。
- 输入信息： 在搜索栏中输入关键词、DOI 或文章标题等信息。
- 构建图谱： 点击“Build a graph”按钮，系统将搜索并生成文献关联网络图。
- 查看图谱： 图谱中每个节点代表一篇论文，节点大小表示引用次数，颜色代表出版年份。鼠标悬停在节点上，可以查看论文的详细信息。
- 分析引用关系： 点击图谱中的节点，可以查看该论文的引用关系，了解其在学术领域中的地位和影响。
- 探索相关论文： 使用“Prior Works”视图查找重要先前作品，使用“Derivative Works”视图查找该领域的文献综述和最新技术。
- 导出参考书目： 用户可以将相关论文导出到参考书目管理工具（如Zotero），方便管理和引用。
Connected Papers 是一款非常有用的工具，可以帮助研究人员在特定主题上找到相关论文，并以可视化的方式探索学术领域的动态和趋势。它不仅提供了基本的相似论文推荐功能，还通过引用关系分析和领域趋势探索等功能为用户提供了全面深入的学术信息。对于需要频繁进行学术搜索和文献综述的研究人员来说，Connected Papers 是一个值得推荐的学术工具。