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论文的图谱前沿信息_论文的图谱怎么做(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

论文的图谱

𐟎蠨�…ƒ知识探索：可视化文献研究方法 𐟔 探索设计学的元知识，一个看似庞大却充满深意的领域。我们常常在面对复杂课题时感到无从下手，但这篇论文的研究方法为我们提供了新的视角：通过文献计量法的可视化手段，我们能够从优秀的设计研究期刊中提取数据，生成设计研究主题的结构图谱和学者共引图。𐟓Š 𐟓š 该方法为我们揭示了设计学知识元的分布情况，为我们深入理解设计学的本质提供了有力的工具。如果你对文献计量法或设计研究感兴趣，这篇论文无疑是一个宝贵的资源。𐟌Ÿ 𐟏… 来自同济大学的徐江教授，他的这篇论文不仅入选了装饰2019年10月刊，还被评为南核北核，对相关领域的学者和学生有着极高的参考价值。𐟓–

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「Nature封面故事」【外部影响】封面所示为位于染色体旁的环状染色体外DNA（ecDNA）。ecDNA对癌症治疗的结局有重大影响——它可能使肿瘤对治疗产生耐药，导致患者预后不佳。本期《自然》的三篇论文探讨了ecDNA与癌症的关系。在第一篇论文中，Charles Swanton、Mariam Jamal- Hanjani、Paul Mischel和同事（相关阅读：网页链接）绘制了癌症中ecDNA的全面图谱，描述了其频率、起源，以及与结局的关系。在第二篇论文中，Howard Chang、 Paul Mischel和同事（相关阅读：网页链接）揭示了癌细胞中不同的ecDNA如何通过细胞分裂遗传及如何推动癌症发展。在第三篇论文中，Paul Mischel、Howard Chang、Christian Hassig和同事（相关阅读：网页链接）发现了含有ecDNA的癌症的一个潜在弱点，或可开辟新的治疗路径。本期封面：网页链接封面图片：Ethan MacKenzie 和Jeroen Claus (Phospho Biomedical Animation)

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推荐系统实战指南：从零开始到精通嘿，大家好！今天我想和大家分享一些关于如何从零开始搭建一个推荐系统的实战经验。无论你是企业笔试面试的备考者，还是学术研究的新手，这些资料都能帮到你。入门推荐系统：从零开始搭建 𐟚€ 首先，我建议大家从基础开始，了解推荐系统的基本原理和框架。我自己也是从零开始一步步搭建起来的，这个过程虽然有点痛苦，但真的很值得。你可以参考一些经典的教材和论文，比如《推荐系统导论》和《深度学习推荐系统》。数据集的重要性 𐟓Š 在做算法创新的时候，数据集是非常关键的。一般来说，好的论文会用到3-4个数据集。前三个数据集是最常用的，你可以自行去下载。不过，很多后续的工作都是用自己合作企业和高校的数据集。这些数据集我整理了一下，并且公开在了GitHub上，供大家自行下载使用。推荐系统的研究方向 𐟓š 我的主要研究方向是KG+GNN（知识图谱和图神经网络），通常用三元组的形式呈现。如果你是初学者，可以先从用户评分三元组开始，逐步考虑多特征融合。这个过程可能会有点复杂，但只要你坚持下去，效果会越来越好。学习资源分享 𐟓– 我自己这几年研究的内容都整理成了一些学习资料，包括搭建整个推荐系统的框架和一些Baseline代码。有问题可以随时找我讨论。希望这些资料能帮到你们，少走一些弯路。总之，推荐系统是一个非常有挑战性的领域，但只要你愿意花时间和精力去学习和实践，相信你一定能做出不错的成果。祝大家好运！

研究生必备5大论文神器，导师都不知道！ 1️⃣ Aminer 𐟔 由清华大学开发的论文搜索神器，可以查看各大期刊和顶会的历史文献，快速找到研究领域的大佬。它还能根据文献类别筛选SCI与CCF分区，并内嵌AI系统生成论文要点概述与摘要翻译，关键是可以免费下载PDF，简直是收集论文和快速理解论文的利器。 2️⃣ Connected Papers 𐟓š 输入一篇论文标题或DOI，这个网站会生成一个知识图谱，图谱中圆圈的大小和颜色深浅分别代表引用次数和发表时间。通过这个工具，你可以轻松收集到与这篇论文相关的其他高质量文献，效率超高。 3️⃣ Zotero 𐟓‚ 这款论文管理神器是许多研究生的首选，功能强大且易用。无论是管理论文、写笔记、翻译还是其他任务，Zotero都能轻松应对。通过坚果云，你还可以将iPad端的Zotero手写笔记与电脑端实时同步，真正实现多设备协同工作。 4️⃣ XTYZ.AI 𐟤– 这是一款AI辅助读论文的工具，可以上传任何一篇论文并自动生成结构清晰、内容简要的文献摘要。在精读过程中，它还能快速解答关于论文理解的各种问题，甚至可以理解图表，真正实现1小时精读一篇论文。 5️⃣ EasyScholar 𐟓Š 这款工具可以自动展示论文所发表期刊或会议的评级、类别、影响因子等信息。无论在哪个网站查找论文，EasyScholar都能帮你快速筛选出高质量的文献，是科研工作者的得力助手。

探秘知识地图，一键搜文献！ 𐟌Ÿ 想要深入了解某个领域的研究现状吗？Open Knowledge Maps 是一个由奥地利格里茨科技大学的教授开发的革命性文献搜索平台。它通过关键词创建可视化图谱，利用文本相似性和元数据来计算论文的关联性，从而将相关文献以“知识地图”的形式展现出来。 𐟔 使用步骤： 1️⃣ 通过Google搜索并点击Open Knowledge Maps； 2️⃣ 输入你感兴趣的文献方向和领域，系统会提供分类结果； 3️⃣ 搜索结果页面左侧会显示多个圆形，每个圆形代表不同的研究方向类别。通过圆形的数量，你可以大致判断该领域的研究现状和热度。点击其中一个分类，即可查看该分类的所有相关论文。 𐟒ᠤ𜘧‚𙯼š ✅ 批量获取同类文献，避免无意义的筛选，提高效率； ✅ 支持精确搜索和模糊范围搜索，可以缩小查找范围； ✅ 方便查看文献内容，界面可直接阅读PDF文件。 𐟓š 探索知识的奥秘，Open Knowledge Maps 是你的理想选择！

数字孪生中的本体论：一个系统的文献回顾数字孪生（DT）在监控和推理超物理系统过程中发挥着重要作用。近年来，随着研究活动和产业进步的不断发展，DTs逐渐受到广泛关注。认知孪生是一个新兴概念，最近被用来指代DTs中涉及语义网络技术的方面。最近的研究讨论了本体论和知识图谱在DTs中的相关性，特别是在知识表示、互操作性和自动推理方面。然而，目前尚无关于如何使用语义技术，特别是本体论，在DTs中的全面分析。本文通过对82篇研究论文的分析，进行了一次系统的文献回顾（SLR），这些论文要么提出了DT的本体论，要么从中受益。我们使用了多种分析视角，包括基于参考DT架构的结构分析，以及针对不同领域的应用特定分析，如制造业和基础设施。本综述还确定了使用本体论和知识图谱在DTs中的开放问题和可能的研究方向。

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