劉 如，吳 瓊，蔚曉川，劉彥君

(北京市科學(xué)技術(shù)情報研究所 北京 100120)

在大數(shù)據(jù)時代，科研人員進行學(xué)術(shù)搜索的過程就是利用各種信息技術(shù)手段對大量原始、雜亂無章的數(shù)據(jù)進行歸類，抽取有核心價值的內(nèi)容，整理成能清晰表達(dá)一定含義的信息。目前，絕大多數(shù)的學(xué)術(shù)搜索引擎都是對搜索結(jié)果進行簡單的邏輯排列。為了更直觀地展示這些搜索結(jié)果中隱藏在背后的變化趨勢和數(shù)據(jù)背后之間的相互關(guān)系，使研究人員更好地掌握和利用搜索出來的信息價值，就需要學(xué)術(shù)搜索引擎繼續(xù)對搜索的結(jié)果自動抓取、自動分類，并將有價值的元素關(guān)系及變化趨勢以可視化的形式展示出來。微軟學(xué)術(shù)搜索的可視化應(yīng)用就是一個成功的典范，為研究人員提供了一種全新的用戶體驗，同時也為我國建設(shè)和完善自己的學(xué)術(shù)搜索引擎提供了借鑒。

1 微軟學(xué)術(shù)搜索

微軟學(xué)術(shù)搜索(Microsoft Academic Search)是近幾年發(fā)展起來的一個強大的免費學(xué)術(shù)搜索引擎，自2009年正式推出使用，為研究員、學(xué)生、圖書館館員和其他用戶查找學(xué)術(shù)論文、國際會議、權(quán)威期刊、作者和研究領(lǐng)域等提供了一個智能、新穎的搜索平臺。該平臺應(yīng)用了諸如對象級別垂直搜索、命名實體的提取和消歧、數(shù)據(jù)可視化等許多研究思路，與傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)搜索引擎相比，可以提供更多有價值的學(xué)術(shù)信息。

2 微軟學(xué)術(shù)搜索的特點

2.1 不同的主界面展示

微軟學(xué)術(shù)搜索引擎與大多數(shù)學(xué)術(shù)搜索引擎的首頁不同，前者在主界面上列出了 15個大類的學(xué)科目錄，對每一個學(xué)科都提供該學(xué)科領(lǐng)域各種信息(作者、出版物、期刊、關(guān)鍵詞、組織機構(gòu))的排序表，可以使用戶輕松獲得有影響力的論文、作者、期刊、機構(gòu)和關(guān)鍵詞等信息。

2.2 不同的搜索引擎技術(shù)

與傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)搜索引擎相比，微軟學(xué)術(shù)搜索采用的是基于對象的垂直搜索技術(shù)。使用該搜索引擎時，搜索的結(jié)果是最終對象的集合，而不是雜亂的網(wǎng)頁列表。

2.3 多維分析的可視化展示亮點

與研究領(lǐng)域使用最頻繁的谷歌(Google)學(xué)術(shù)搜索相比，谷歌學(xué)術(shù)搜索更偏向?qū)δ繕?biāo)主題的搜索，搜索結(jié)果簡潔，功能相對較少；而微軟學(xué)術(shù)的重點是深網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘，并對挖掘后的數(shù)據(jù)進行自定義分析，最大的亮點是將目標(biāo)論文橫向和縱向的有價值信息以可視化形式展示。

3 微軟學(xué)術(shù)搜索可視化應(yīng)用

在微軟學(xué)術(shù)搜索中，搜索結(jié)果的排序基于以下兩個因素：搜索詞的相關(guān)度和搜索對象在世界范圍內(nèi)的影響力。搜索詞的相關(guān)度分?jǐn)?shù)通過其屬性計算得出；搜索對象在世界范圍內(nèi)的影響力分?jǐn)?shù)則通過它與其他對象之間的關(guān)系計算得出。其最終的結(jié)果顯示頁面與 Science Direct、IEEE的顯示形式差不多，可獲得相關(guān)論文的排名列表。在隨后更深入的查詢過程中，微軟學(xué)術(shù)搜索平臺以可視化的形式展示了很多隱藏在搜索結(jié)果背后的具有價值的信息。

3.1 文章引用的曲線圖展示

當(dāng)點擊進入一篇論文的詳細(xì)頁面后，可以看到該論文的介紹、可供瀏覽或下載的原始鏈接以及相關(guān)的參考文獻。在頁面中間(見圖 1)，以曲線圖的方式直接展示了在一定時間范圍內(nèi)該論文被引用的趨勢。

圖1 文章被引用的曲線圖Fig.1 Curve graph of cited articles

3.2 關(guān)系網(wǎng)的可視化展示

這里的關(guān)系網(wǎng)可視化功能分為3個部分：合作者關(guān)系圖(Co-author Graph)、合作者路徑圖(Co-author Path)、引用關(guān)系圖(Citation Graph)。

3.2.1 合作關(guān)系圖(Co-author Graph)

合作關(guān)系圖(見圖 2)可以更清晰地了解共同作者的關(guān)系，其中，作者的節(jié)點越大，意味著該作者的著作越多。而節(jié)點之間的線越短，意味著兩個作者之間的合作數(shù)量越多。點擊這條連接線，就可以看到他們合作的文章數(shù)量。

圖2 作者的合作關(guān)系圖Fig.2 Co-author Graph

3.2.2 合作者路徑圖(Co-author Path)

合作者路徑圖(見圖 3)展示了兩名作者之間的合作路徑，路徑中每一個節(jié)點代表作者間的合作關(guān)系。該圖以樹狀的可視化形式呈現(xiàn)導(dǎo)師、學(xué)生關(guān)系。

圖3 合作者路徑圖Fig.3 Co-author Path

3.2.3 引用關(guān)系圖(Citation Graph)

圖4 作者被引用的關(guān)系圖Fig.4 Citations graph

3.3 學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域動態(tài)圖(Domain Trend)

學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域動態(tài)圖直觀地顯示了計算機科學(xué)領(lǐng)域的出版物動態(tài)。領(lǐng)域動態(tài)(Domain Trend)主要是分析計算機科學(xué)的研究動態(tài)，并采用疊加分布圖進行直觀顯示。這個可視化展示功能可以提供一個清晰的圖示，即每個領(lǐng)域如何隨時間變化。

發(fā)表物數(shù)量的趨勢圖如圖 5所示，在 Domain Trend中選擇學(xué)科領(lǐng)域為視頻科學(xué)，時間選擇2005—2010年，從學(xué)術(shù)趨勢圖可以直觀看到食品科學(xué)在2005—2010年的學(xué)術(shù)發(fā)表有著非常明顯的增長之勢。

圖5 食品科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)表量趨勢動態(tài)圖Fig.5 Domain trend of quantity of published papers in food science area

發(fā)表物比例的趨勢圖如圖 6所示，同樣選擇2005—2010年，從圖中可以直觀地看到食品科學(xué)在農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域中所占的比例。

圖6 食品科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)表物比例的趨勢動態(tài)圖Fig.6 Domain trend of proportion of published papers in food science area

圖7 食品科學(xué)領(lǐng)域組織機構(gòu)的研究趨勢動態(tài)圖Fig.7 Domain trend of researches on organizations in food science area

組織機構(gòu)的研究趨勢圖如圖7所示，在選定組織機構(gòu)后，可以看到這個組織單位的主要研究領(lǐng)域隨時間不斷變化，從而發(fā)現(xiàn)該組織的研究優(yōu)勢領(lǐng)域和發(fā)展趨勢。

3.4 學(xué)術(shù)分布圖

學(xué)術(shù)分布圖的展示主要分為學(xué)術(shù)的組織分布和研究人員分布兩個方面。

學(xué)術(shù)的組織分布(見圖 8)可以看到在選定的學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)，主要的研究力量分布在哪個國家、哪個地區(qū)等信息。

圖8 學(xué)術(shù)的組織分布圖Fig.8 Distribution of academic organizations

研究人員分布如圖9所示，選擇計算機科學(xué)的研究領(lǐng)域后，點擊中國地圖，不斷放大到北京地圖，可看到北京郵電大學(xué)的圓圖最大，繼續(xù)點擊后，就呈現(xiàn)出下圖中的人物分布圖，最后可鏈接至該作者的詳細(xì)介紹頁面。

圖9 學(xué)術(shù)的研究人員分布圖Fig.9 Distribution of academic researchers

4 結(jié) 論

微軟學(xué)術(shù)搜索的可視化應(yīng)用研究不僅對大數(shù)據(jù)環(huán)境下完善我國學(xué)術(shù)搜索服務(wù)的發(fā)展方向具有指導(dǎo)意義，而且彌補了我國數(shù)據(jù)信息可視化研究不足的現(xiàn)狀，為大數(shù)據(jù)時代下我國各領(lǐng)域的發(fā)展提供了可供參考和選擇的戰(zhàn)略思路及方案建議。學(xué)術(shù)搜索數(shù)據(jù)的可視化是學(xué)術(shù)搜索領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢。■

［1］ 微軟學(xué)術(shù)搜索[EB/OL]. http：//academic.research.microsoft.com/. 2013-07-01.

［2］ 許劍穎. 微軟學(xué)術(shù)搜索初探[J]. 情報探索，2012(12)：96-100.