Connected Paper

什么是 Connected Papers

Connected Papers 是一个基于可视化图表的文献探索平台。它不是简单的引文追踪器，而是利用先进的算法，根据论文之间的“相似性”建立联系。用户只需输入一篇核心论文（Seed Paper），系统就会自动生成一个网络图谱，展示出与该论文最相关的其他学术成果。

Connected Paper 网站截图

核心功能

1. 可视化文献网络：通过图形化的节点和连线，直观展示论文之间的关联。

2. 相似文献发现：算法会筛选并排列出几十篇与原始论文领域紧密相关的作品。

3. 关键文献识别（Prior Works）：帮助用户回溯该研究领域的开创性论文或重要基础文献。

4. 衍生文献追踪（Derivative Works）：展示该领域的综述文章或最新发表的尖端进展。

5. 数据库集成：支持通过 DOI、论文标题、arXiv ID、PubMed ID 等多种方式直接搜索。

产品特色

1. 非传统的引文树：它不单纯依赖引用和被引关系，而是基于语义相似度排列。这意味着即使两篇论文没有直接互引，只要研究内容高度相关，它们也会被连接在一起。

2. 节点信息丰富： 节点大小：代表该论文的被引用次数，越大表示影响力越高。 节点颜色：代表出版年份，颜色深浅通常对应时间的远近。 连接强度：线条越粗、距离越近，表示两篇论文的相关性越强。

3. 跨学科支持：基于 Semantic Scholar 数据库，涵盖了从机器学习、生物学到心理学、经济学等数亿篇学术论文。

使用教程

第一步：进入官网。在搜索框中输入你最熟悉或最具代表性的一篇论文标题、DOI 或链接。 第二步：生成图表。点击搜索并选择目标论文，系统会花费几秒钟时间构建可视化图表。 第三步：探索关联。在生成的图谱中，点击任何一个节点（论文），右侧会立即弹出该论文的摘要、作者、年份及引用次数。 第四步：深入研究。你可以点击右侧的 Build a graph 按钮，以新发现的论文为核心，再次生成新的关联图谱，实现链式探索。

技术原理

Connected Papers 背后利用了 Semantic Scholar 的海量数据。其核心算法通过分析论文的引文图谱（Citation Graph）和文本语义，计算不同文献之间的“共引”（Co-citation）和“耦合”（Bibliographic Coupling）程度。这种机制确保了即便是那些没有直接引用关系但属于同一细分领域的论文也能被精准挖掘。

应用场景

1. 开启新研究方向：当进入一个全新的学术领域时，通过一篇经典论文快速建立对该领域大趋势的认知。

2. 查漏补缺：在写论文综述或学位论文开题时，确保没有遗漏掉重要的相关研究。

3. 寻找参考文献：快速为自己的文章补充相关度极高的引用清单。

4. 追踪学术前沿：实时发现最新发表且与自己研究方向契合的高质量论文。

收费模式

该平台采用订阅制模式：

1. 免费版：每个月提供有限次数（通常为5次）的免费可视化图表查询功能。

2. 付费版（Academic / Professional）：提供无限制的搜索次数、更丰富的功能支持，并以此支持平台的持续开发。

3. 赞助商模式：通过学术合作伙伴或个人捐赠维持运营。

适用人群

1. 博士生及科研新手：用于理清复杂的文献关系，快速定位核心论文。

2. 资深教授与研究员：用于高效过滤海量新发表的文献。

3. 论文审核人员：检查投稿文章是否漏掉了关键的背景文献。

优缺点分析

优点：

1. 界面极度简洁，操作门槛低。

2. 可视化效果极佳，将枯燥的列表转变为直观的地图。

3. 能够跨越直接引用关系的局限，发现“潜在相关”的文章。

缺点：

1. 对一些极小众或非常冷门的学科，数据覆盖可能不如主流学科丰富。

2. 免费额度相对较少，重度用户需要支付订阅费。

常见问题及解决

问题：搜索不到特定的新论文怎么办？ 解决：确认 DOI 是否正确。如果是刚发表几天的论文，可能数据库尚未完成索引，可以尝试使用类似主题的稍早论文作为种子。

用户评价

很多博士生称其为“毕业救星”。一位来自科研机构的学者评价道：原本需要花费数小时甚至数天才能理清的文献脉络，现在几分钟内就能通过图谱清晰呈现，极大地提升了科研效率。

总结

Connected Papers 不仅仅是一个搜索工具，更是一个科研地图。在学术信息爆炸的时代，它通过创新的可视化技术，帮助科研人员从繁琐的检索工作中解脱出来，将更多精力投入到真正的思考与创新中。