微軟學(xué)術(shù)搜索的可視化應(yīng)用探析

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繕酥黝}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)度分數(shù)通過其屬性計算得出；搜索對象在世界范圍內(nèi)的影響力分數(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.