顧恒軒 楊青飏

摘 要：隨著學(xué)術(shù)資源的大規(guī)模數(shù)字化與爆炸式增長，學(xué)術(shù)搜索引擎的價值已經(jīng)漸漸體現(xiàn)。但學(xué)術(shù)搜索引擎的更新?lián)Q代并未與其用戶數(shù)量的激增相對應(yīng)。學(xué)術(shù)搜索引擎用戶查詢意圖分類體系不明確；PC端學(xué)術(shù)搜索引擎使用不便捷；學(xué)術(shù)搜索引擎未充分使用用戶個人檔案等問題在阻礙學(xué)術(shù)搜索引擎的發(fā)展。本文重點介紹了學(xué)術(shù)搜索引擎的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀，并針對目前的不足提出未來展望。

關(guān)鍵詞：學(xué)術(shù)搜索引擎；移動化；用戶

1 引言

隨著學(xué)術(shù)資源的大規(guī)模數(shù)字化與爆炸式增長，學(xué)術(shù)搜索引擎的價值已經(jīng)漸漸體現(xiàn)。所謂學(xué)術(shù)搜索引擎，是指專門搜索學(xué)術(shù)資源的，具備簡單搜索框的搜索引擎。相較于具有跨庫檢索功能的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫而言，學(xué)術(shù)搜索引擎不需要使用者進(jìn)行人工選擇數(shù)據(jù)庫或文章特征，操作簡單。相較于綜合類搜索引擎而言，學(xué)術(shù)搜索引擎在搜索對象特征、用戶行為特征、用戶查詢式特征上都與之不同，因此二者不能混為一談。在實踐操作中，由于學(xué)術(shù)研究者的時間與檢索技術(shù)水平有限，因此需要使用學(xué)術(shù)搜索引擎來降低學(xué)術(shù)信息搜尋成本，提高自己的工作和學(xué)習(xí)效率。實際上，越來越多的學(xué)者和公司已經(jīng)意識到了這一點，構(gòu)建和上線了學(xué)術(shù)搜索引擎，如Google Scholar， Microsoft Academic，Aminer等。且各大公司和機構(gòu)在根據(jù)學(xué)術(shù)搜索引擎的上線效果不斷嘗試著優(yōu)化，如：微軟學(xué)術(shù)搜索在2012年由于檢索效果不佳而下線，直到2017年下旬，經(jīng)過改善的“Microsoft Academic”才重新上線；美國艾倫人工智能研究所也于2016年推出了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行結(jié)果呈現(xiàn)優(yōu)化的學(xué)術(shù)搜索引擎Semantic Scholar等。這也印證了學(xué)術(shù)搜索引擎具備極高的使用價值。

2 學(xué)術(shù)搜索引擎現(xiàn)狀

由于目前關(guān)于學(xué)術(shù)搜索引擎理論層面的研究數(shù)量太少，且僅有的理論研究也不全面，因此本文從幾個常用、且有特點的學(xué)術(shù)搜索引擎出發(fā)介紹學(xué)術(shù)搜索引擎的研究現(xiàn)狀

目前比較常用的學(xué)術(shù)搜索引擎有Google于2004年推出的“Google Scholar”，Microsoft于2017年上線的“Microsoft Academic”，中文學(xué)術(shù)搜索引擎“百度學(xué)術(shù)”等。后文將對Google Scholar，Microsoft Academic，百度學(xué)術(shù)以及基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)搜素引擎Semantic Scholar的基本功能和特點做簡單的介紹。

Google Scholar是較早推出的一款學(xué)術(shù)搜索引擎，支持多種語言檢索。Google未公開發(fā)布其數(shù)據(jù)來源，但一般認(rèn)為其文獻(xiàn)信息來源包括：學(xué)術(shù)性商業(yè)數(shù)據(jù)庫；出版社網(wǎng)站和來自“.gov”，“.org”，“.edu”的信息，即政府、社會機構(gòu)和高校網(wǎng)站的信息。Google Scholar的文獻(xiàn)檢索查全率非常高，是Microsoft Academic，百度學(xué)術(shù)等學(xué)術(shù)搜索引擎的數(shù)倍至數(shù)十倍。基于其龐大的文獻(xiàn)資源，它為用戶推出了個性化功能：引文分析和個人學(xué)術(shù)管理。用戶可以通過文獻(xiàn)記錄的錨文本查看該文獻(xiàn)的引文列表，作為判斷該文獻(xiàn)影響力的一個依據(jù)；也可以使用個人學(xué)術(shù)管理功能，知曉自己文獻(xiàn)的引用情況，管理自己的文獻(xiàn)，計算自己的學(xué)術(shù)影響力指數(shù)等。

Microsoft Academic是微軟公司推出的基于語義的學(xué)術(shù)搜索引擎，是為數(shù)不多的一款實現(xiàn)按領(lǐng)域檢索的學(xué)術(shù)搜索引擎，包括了15個領(lǐng)域，每個領(lǐng)域包含若干學(xué)科方向。它是上一個版本“Microsoft Academic Search”優(yōu)化后的成果。與Google Scholar類似，Microsoft Academic也為用戶建立了個人檔案。以個人檔案為基礎(chǔ)，Microsoft Academic提供了可視化服務(wù)，個性化搜索等功能 。用戶可以查看學(xué)術(shù)地圖、作者關(guān)系圖、引文關(guān)系圖等。但由于Microsoft Academic未完全解決“重復(fù)文獻(xiàn)”“重復(fù)作者”的問題，因此關(guān)系圖的準(zhǔn)確性還有待提升。值得一提的是，上一個版本的Microsoft Academic Search曾經(jīng)通過Windows Phone Client推出過移動服務(wù)功能，用戶可以使用手機進(jìn)行學(xué)術(shù)文獻(xiàn)檢索。

百度學(xué)術(shù)作為目前國內(nèi)代表性的學(xué)術(shù)搜索引擎，在中文文獻(xiàn)檢索領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先的地位。其UI設(shè)計與功能設(shè)計上很大程度借鑒了Google Scholar的思路，為用戶提供了個人學(xué)術(shù)管理和可視化功能，包括研究熱點分析可視化和學(xué)術(shù)成果可視化等。

Semantic Scholar是2016年推出的基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)搜索引擎。盡管目前它僅包含computer science和medicine兩個學(xué)科，且相較于成熟的學(xué)術(shù)搜索引擎，其在檢索模式上更為單一，但它提出了一套新的文獻(xiàn)影響力評價指標(biāo)，也為學(xué)術(shù)搜索引擎的結(jié)果呈現(xiàn)提供了一種新思路。學(xué)術(shù)搜索引擎使用者渴望用盡可能少的檢索次數(shù)找到符合自己需求的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，但僅根據(jù)被引量和下載量這兩個指標(biāo)難以全面地衡量一篇學(xué)術(shù)論文在某領(lǐng)域的重要性。鑒于此，Semantic Scholar使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)設(shè)計了如高影響力引用次數(shù)，引用加速度，年度引用趨勢圖等文獻(xiàn)、作者評價指標(biāo)，并運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化推薦排序，旨在用盡可能少的檢索次數(shù)檢索到更符合其信息需求的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

3 現(xiàn)有學(xué)術(shù)搜索引擎的不足

盡管現(xiàn)有的學(xué)術(shù)搜索引擎正不斷地努力優(yōu)化改良，但它們依舊存在幾個共有的問題：

1）學(xué)術(shù)搜索引擎用戶查詢意圖分類體系不明確。對于搜索引擎而言，查詢意圖分類體系可以指導(dǎo)工程師更好地設(shè)計整個搜索引擎的檢索策略。在綜合性搜索引擎研究中，當(dāng)下較為權(quán)威的搜索引擎用戶查詢意圖分類體系有Broder和Rose提出的“信息類、導(dǎo)航類、事務(wù)類”分類體系。可它的分類對象是所有電子資源，而非學(xué)術(shù)資源，因此并不合適。在學(xué)術(shù)信息檢索領(lǐng)域尚未出現(xiàn)合適的、學(xué)界公認(rèn)的學(xué)術(shù)查詢意圖分類體系，這一定程度上制約了學(xué)術(shù)搜索引擎相關(guān)研究的進(jìn)展，導(dǎo)致學(xué)術(shù)查詢意圖識別以及學(xué)術(shù)檢索的突破發(fā)展緩慢。

2）PC端學(xué)術(shù)搜索引擎使用不便捷。近些年，智能手機的高速普及帶動了移動設(shè)備用戶數(shù)量的增加，但學(xué)術(shù)搜索引擎的移動化卻進(jìn)展緩慢。在第一代“Microsoft academic search”推出時，曾為Windows Phone手機提供了移動端學(xué)術(shù)信息檢索。可隨著Microsoft academic search的下架，移動端學(xué)術(shù)搜索引擎也隨之下架。因為學(xué)術(shù)搜索引擎具備“一站式”的優(yōu)勢，絕大多數(shù)情況只需要一個搜索框即可完成檢索，并不需要如學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫的諸多選擇框，很適合在移動設(shè)備上操作，所以如果學(xué)術(shù)搜索引擎實現(xiàn)移動化，那將會提高學(xué)者的學(xué)術(shù)搜索便捷度，并同時增加學(xué)術(shù)搜索引擎的普及率和關(guān)注度。

3）學(xué)術(shù)搜索引擎未充分使用用戶個人檔案。用戶個人檔案包括了用戶個人基本信息、學(xué)術(shù)信息、檢索記錄等一系列可以反映用戶特征和用戶行為的數(shù)據(jù)。然而大多數(shù)建立個人檔案的學(xué)術(shù)搜索引擎都只對用戶的學(xué)術(shù)信息進(jìn)行開發(fā)利用，推出了引文分析、學(xué)術(shù)管理等功能，并未合理利用檢索記錄優(yōu)化檢索結(jié)果呈現(xiàn)。根據(jù)Verberne等學(xué)者得出的研究結(jié)論：結(jié)合用戶的檢索記錄可以一定程度上優(yōu)化學(xué)術(shù)檢索的結(jié)果。但目前尚未出現(xiàn)合理利用個人檔案中的檢索記錄，為用戶提供個性化檢索的學(xué)術(shù)搜索引擎。

4 展望

作者認(rèn)為，對于學(xué)術(shù)搜索引擎而言，接下來的研究重點應(yīng)主要包括兩部分：學(xué)術(shù)搜索引擎的移動化研究和學(xué)術(shù)搜索引擎理論的研究。前者包括移動化學(xué)術(shù)搜索引擎的設(shè)計，用戶行為研究，用戶心理研究，檢索結(jié)果呈現(xiàn)等；而后者主要包括學(xué)術(shù)搜索引擎用戶查詢意圖分類，查詢意圖識別，查詢策略及算法優(yōu)化等。移動化，個性化，精準(zhǔn)化是學(xué)術(shù)搜索引擎發(fā)展的關(guān)鍵詞。

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