Connected Papers

Connected Papers 是一款基于人工智能的学术文献分析工具，专注于通过可视化图谱构建论文间的关联网络。用户可通过输入论文的DOI、arXiv ID、标题或URL等标识符，快速生成以该论文为中心的关联图谱，直观展示相关研究领域的文献引用关系、相似性及学术影响力。其核心价值在于帮助研究者高效梳理领域脉络，辅助文献综述撰写和趋势分析。

2. 主要特点
– 可视化关联图谱：
系统自动生成动态网络图，节点代表论文，大小反映引用次数，颜色区分出版年份，连线表示引用关系。用户可通过图谱快速识别高影响力文献、研究热点及时间演进趋势。
– 智能推荐与筛选：
默认按相似度排序相关文献，支持按引用量、年份等条件筛选。推荐算法可挖掘与输入论文主题紧密关联的潜在重要文献。
– 双向引用分析：
提供论文的详细元数据（标题、作者、摘要等），并展示其引用的前驱研究及后续被引用的文献，帮助用户理解论文的学术承继关系。
– 领域趋势探索：
通过图谱中的节点密集度与连接强度，揭示领域内研究集群和新兴方向，辅助发现学术空白或热点问题。

3. 适用场景
– 文献综述：快速定位领域内关键论文，避免遗漏重要文献。
– 开题与选题：通过趋势分析确定有价值的研究方向。
– 跨学科研究：发现不同领域论文间的潜在关联。
– 学术影响力评估：分析单篇论文的引用网络及学术地位。

4. 使用流程
1. 输入论文信息：支持多种标识符（如DOI、标题）。
2. 生成图谱：系统自动构建关联网络，默认显示相似度最高的文献。
3. 交互探索：点击节点查看详情，调整筛选条件优化结果。
4. 导出与保存：可导出图谱或文献列表供后续研究使用。

5. 优势与局限性
– 优势：
– 界面直观，降低文献检索门槛；
– 数据源整合权威平台（如Semantic Scholar、PubMed）；
– 动态可视化提升信息获取效率。
– 局限性：
– 目前仅支持英文文献；
– 免费版可能存在功能限制（如导出次数）。

6. 总结
Connected Papers 通过AI驱动的可视化分析，显著提升了学术文献的探索效率，尤其适合需要系统性梳理研究脉络的学者。其核心价值在于将传统线性检索转化为多维网络分析，为用户提供更全局的学术视角。建议结合传统数据库（如Google Scholar）使用，以互补检索结果。

（注：当前时间为2025年6月，网站功能描述基于最新公开资料，具体操作以实际界面为准。）