? 产品介绍
AMiner由清华大学计算机系唐杰教授团队历时十余年研发,是全球领先的科技情报分析与挖掘平台。自2006年上线以来,覆盖220个国家/地区的832万独立用户,年均数据访问量超1100万次,服务包括中国工程院、国家自然基金委等21万机构。平台以“AI赋能科研”为核心,融合GLM大模型、知识图谱、语义分析等前沿技术,构建学术生态的智能闭环。
? 适用人群
- 科研人员:快速定位领域顶刊论文,追踪学术动态。
- 高校师生:论文开题、文献综述、数据验证的得力工具。
- 企业研发团队:技术趋势预测与竞品分析。
- 政策制定者:通过学术支持与专家网络辅助决策。
- 学术新人:AI辅写、论文解读降低科研门槛。
?️ 核心功能(附技术原理)
| 功能模块 | 技术实现原理 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 智能学术检索 | 知识图谱+语义分析 | 精准匹配论文、学者、专利信息 |
| AI对话问答 | GLM-130B大模型+私有知识库嵌入 | 论文解析、概念解释、研究建议 |
| 趋势热点预测 | 时序数据分析+协同过滤算法 | 技术发展路线图、领域热点预警 |
| 学者画像系统 | 多源数据融合(H指数、引用网络) | 专家发现、合作网络可视化 |
| 个性化订阅 | 用户行为建模+动态权重调整 | 每日精选论文推送 |
| 论文辅写润色 | 文本生成模型+学术规范知识库 | 标题优化、摘要重构、格式校准 |
| 跨模态检索 | 多模态嵌入对齐(文本-图表-代码) | 跨领域知识关联 |
? 工具使用技巧
- 高级检索公式:
• 标题:”深度学习” AND 作者:”LeCun”:精准定位特定学者论文
• 引用数>1000 时间:2020-2025:筛选高影响力新作 - 知识库构建:
上传个人文献库(支持PDF),AI自动提取核心数据生成问答对,实现“对话式文献管理”。 - 趋势分析捷径:
在「热点」板块输入关键词,获取10年引用增长曲线与合作机构网络图,一键生成领域发展报告。 - 学者竞争力评估:
使用「AI 2000榜单」对比全球学者影响力,支持按子领域、机构、性别多维度筛选。
数据评估
关于AMiner特别声明
本站AI工具资源站提供的AMiner都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由AI工具资源站实际控制,在2025年10月16日 上午10:45收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,AI工具资源站不承担任何责任。
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