Connected Papers:从一篇文献挖掘300 参考文献

Connected Papers工具功能强大，可从一篇给定文献出发，深度挖掘与之相关的参考文献，一次能挖掘出多达300篇参考文献，这些参考文献并非简单罗列，而是与原始文献在学术内容、研究思路等方面存在紧密关联，能帮助研究者快速拓展研究视野，了解相关领域的研究脉络与动态，为深入开展学术研究提供丰富且有针对性的资料支持 。

Connected Papers 可以通过一篇核心文献挖掘出大量相关参考文献（包括直接和间接关联文献），但具体数量（如300篇）取决于文献的引用网络和研究领域的活跃度，其核心功能是通过可视化图谱高效筛选关键文献，而非单纯追求数量。以下是具体分析：

Connected Papers 的核心功能与文献挖掘逻辑

1. 基于相似性的文献关联
   Connected Papers 通过分析文献的共同引用和书目耦合（即两篇论文引用相同文献的程度），构建文献间的相似性网络，这种关联方式比传统关键词搜索更精准，能发现主题相关但未直接引用的文献。

2. 可视化图谱的直观筛选

   • 节点大小：代表被引用次数，越大说明影响力越高。
   • 节点颜色：代表发表时间，颜色越深表示越新。
   • 节点距离与连线：相似文献会聚集在一起，连线越强表示相关性越高。
     通过图谱，用户可快速识别领域内的核心文献、新兴研究及潜在关联方向。

3. “Prior Works”与“Derivative Works”功能

   • Prior Works：展示输入文献的“前身”文献（即被大量引用的开创性研究），帮助追溯研究起源。
   • Derivative Works：展示输入文献的“后续”文献（如综述、最新进展），帮助把握研究动态。
     这两个功能可扩展文献网络，间接增加关联文献数量。

能否挖掘300篇参考文献？

1. 理论可能性

   • 若输入文献的引用网络庞大（如经典理论、热门领域），且研究领域活跃（如机器学习、生物医学），Connected Papers 可能通过图谱扩展和“Derivative Works”功能挖掘出数百篇关联文献。
   • 输入一篇高被引的机器学习论文,其图谱可能包含直接引用文献、间接相关文献及后续研究，总数易超过300篇。

2. 实际限制

   • 文献质量：Connected Papers 优先展示高相关性文献，低质量或边缘文献可能被过滤。
   • 领域差异：冷门领域文献数量有限，可能无法达到300篇。
   • 用户需求：若需精确控制数量，可通过筛选功能（如按年份、引用量排序）或导出文献列表后手动筛选。

高效使用 Connected Papers 的建议

1. 精准输入

   • 使用高被引或经典文献作为起点,扩大关联网络。
   • 结合DOI、标题或关键词搜索，确保输入文献的代表性。

2. 利用筛选与导出功能

   • 在图谱页面,通过“Expand”展开文献列表，按年份、引用量排序。
   • 点击“Download”导出文献列表（BibTeX格式），导入文献管理软件（如EndNote、Zotero）进一步筛选。

3. 结合其他工具

   • 对导出文献进行二次筛选（如用“Connected Papers + 谷歌学术”验证相关性）。
   • 使用文献管理软件批量处理,提高效率。

适用场景总结