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根据10000小时理论,每一个科研人员在学习生涯当中所要阅读的学术论文量是相当惊人的,从而引发一个令大多数科研人员都为之头痛的问题,那就是对已经阅读学术论文的整理,包括论文的阅读笔记整理的问题。
通常一个好的阅读论文的习惯是对已经阅读过的论文做一些必要的学习笔记和心得总结,并且应该定期的对具有相似点的论文进行归纳分析。这样有助于科研人员把握研究主线,和快速追溯研究历程。这种学习的模式是被大多数科研人员所认可的,然而,并不是所有的科研人员都能做到这一点。而且随着论文阅读量的增加,能够保持定期管理已经阅读过的文章的科研人员就更少了。这也是一种正常的现象,因为管理历史阅读文献本身就是一件十分繁琐的事,所以即使有科研人员对自己阅读过的论文进行了管理,也很少有人愿意进行回顾和翻阅,除非有新的研究工作让自己产生了似曾相识的感觉(以前阅读过的某篇文章涉及的内容好像与目前的工作相关)。但是,往往就是这个时候,我们就会特别希望有某种工具,能够帮助自己快速联想起相关的文章,并告诉自己之前是怎么理解的。
另外,在互联网知识共享的大背景下,有越来越多的技术人员愿意将自己的经验或对某个知识点的理解分享出去,这种创造共享知识的模式极大的推动了相关技术的发展,并且为初学者提供了大量的可供学习和参考的资料。同样的,在学术圈,也有越来越多的学术大神通过做报告的形式分享自己的研究成果,一个有影响力的学术报告往往是座无虚席的。这也从侧面反映了,科研人员是很希望在自己的科研的道路上,能有更多的机会跟同行交流和探讨。所以,共同学习是被大多数初入科研道路的学者所期望的,尤其是那些所处的科研院校实力本身不是特别好学者,他们更希望能有“志同道合”的学者一同研究,相互促进和学习。遗憾的是,由于地理位置和时间等原因,除了同机构同方向的学者外,很难找到其他人一起探讨,即使能找到,交流成本也是很大的。尤其是对一篇新论文或新模型的学习,并不总能找到一个已经了解过该内容的人跟你进行探讨。
所以,基于以上的问题,如果能有一个平台在帮助你管理历史阅读文献的同时,还能提供与你所阅读文献相同的其他学者信息以及他的学习笔记将是一件十分有意义的事。我想,这个平台应该具有以下特性:
(1) 个人文献管理
首先是文献的上传,这样可方便自己需要时进行下载,而不需要从凌乱的文件中查找或者再重新检索一遍。
文献的智能分类,结合用户之间的学习笔记和文章已有的分类标签,进行一个智能的分类,这极大的方便了用户对已读论文的回顾和相关知识点索引。
笔记模块化,对于一篇文章的理解,往往是从几个方面出发的,所以通过模块化笔记,能够帮助用户更好的掌握文章结构和要点,帮助用户梳理文章。
经典例句管理,用户通过对文中关键句(高水平表达句子)的提取和积累,能为自己论文的书写提供高质量模板。所以,这一部分相对于一个表达库,从而使用户能快速检索在阅读过程中认可的句子。
(2) 知识共享
论文学习笔记的共享,用户在上传一篇文章时,会自动关联其他用户对同一篇文章的学习笔记,这样就能够给用户提供更多的有针对性的学习资料了。同时,用户之间可以通过在线讨论或者评论的形式相互探讨和学习,从而形成一个互帮互助的以论文为导向的科研社区。
研究历程的共享,论文阅读的先后顺序,往往蕴含着一个学者的研究路线,追溯和模仿一个优秀研究员的研究历程,能够帮助我们更好的理解该学者的相关贡献
(3) 数据分析
用户个性化研究,通过用户所阅读的文献以及相关的阅读笔记,就可以对用户的画像进行研究,例如他的研究领域,研究路线的漂移等。这样能更好的帮助用户了解之间的科研之路。
研究点预测和推荐,通过分析社区的相关数据,可以在一定程度上分析出热点研究方向,热点技术,以及预测研究走向等。
(1) A Fairness-Aware Recommender System Based On Genetic Algorithm For User, Provider and Platform Optimization
(2) SMONE: A Session-based Recommendation Model based on Neighbor Sessions with Similar Probabilistic Intentions
(3) Discrete Listwise Personalized Ranking for Fast Top-N Recommendation with Implicit Feedback
(4) MLP4Rec: A Pure MLP Architecture for Sequential Recommendations
(5) Self-supervised Graph Neural Networks for Multi-behavior Recommendation
(6) Collaborative Self-Attention Network for Session-based Recommendation
(7) Measuring the Popularity of Job Skills in Recruitment Market: A Multi-Criteria Approach
(8) Discrete Embedding for Latent Networks
(9) Exploiting the Dynamic Mutual Influencefor Predicting Social Event Participation
(10) Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Network
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文献基本信息
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关于诺库
文献作者
nuokuers
文献发表年限
2017
文献关键字
倡议; 诺库; nuoku
摘要描述
这篇文章主要描述了诺库平台的想法来源,主要要解决的问题。
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