本文主要是介绍这3款文献图谱工具，让你的文献综述一目了然，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我是娜姐 @迪娜学姐 ，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。
信息泛滥的时代，检索一个关键词，出来少则几千篇，多的上万、几十万篇文献，要想读完，几乎不可能。文献图谱工具，就是针对淹没在大量文献中，毫无头绪的解决办法。它可以一键揭示文献之间错综复杂的联系，帮我们提升文献文献综述的效率和深度。
今天来介绍三个好用的文献图谱工具，帮你快速搞定文献综述：
1 Litmaps
如果你对这个图谱上某篇文章感兴趣，你还可以点击继续查询。比如点击最新的“Ding 2023” 这篇，可以反向查询它的引文脉络：
Litmaps的核心功能是让你以动态、交互的方式可视化引用关系。
从一篇“种子论文”开始，Litmaps围绕它构建了一个引用网络，通过：
识别开创性的论文，类似的论文，以及引用你选择的文章的其他论文。对于理解给定领域研究的背景和发展特别有帮助。
Litmaps的一个关键特点是其创建引用树的能力。这棵树不仅显示了直接引用关系，还突出了共同引用。可以让你更深入地了解思想和研究是如何相互联系的。
Litmaps还允许高度定制。你可以基于以下条件过滤论文：
引用数量，发表日期，甚至特定关键词，可以帮助你灵活的系统综述和元分析。
2 Connected papers
Connected Papers为研究人员提供了一种直观的方式，来探索特定论文或主题的引用网络。与其他工具相比，界面更友好，可视化效果更直观。
Connected Papers基于你的“种子论文”生成引用图，显示这篇论文如何通过直接引用和共同引用与其他论文连接的可视化网络。向你展示了与你的课题相关的研究趋势和发展的“大局”。
这种可视化能够让你轻松识别：研究性论文，引文，甚至该领域的新兴趋势。
你可以一目了然地看到哪些论文被引用最多以及它们如何相互链接，提供了对该主题科学景观的全面概述。
Connected Papers使用来自数据库的元数据和参考文献信息，如Google Scholar、Web of Science，确保引用网络既广泛又包含最新文献。
对于那些希望绘制新领域或复杂领域研究全景的研究人员来说，这个工具尤其有价值。它有助于识别可能不是非常显而易见的相关论文，提供对主题的更深入理解。
3 Inciteful
提供创新的文献映射工具，不仅跟踪引用链接，还分析引用的上下文，揭示直接引用关系和共同引用网络。
这个工具旨在使文献综述过程更加直观和富有洞察力，特别是对于那些深入研究新领域或复杂领域的研究人员和学者。
当你使用Inciteful时，你首先选择一篇“种子论文”。从这篇单一的论文开始，Inciteful创建了一个引用网络，不仅揭示了引用你选择的文章的论文，还有那些通过共同引用和引用关系在上下文中相关的论文。
从而形成一个全面的引用图，让你看到文献之间是如何相互连接的。
但是，娜姐在使用过程中发现，它只能分析发表年限在7年以内的论文，超过7年以上的论文不能检索，文献关系图谱中也不显示。所以，还是Connected papers和Litmap更好用一点。
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这篇关于这3款文献图谱工具，让你的文献综述一目了然的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
