在学术研究的全流程中,成果整理与影响力呈现是学者绕不开的关键环节 —— 评职称需精准统计引用数据,课题申报要系统梳理研究脉络,参加会议得快速呈现核心价值。
然而,传统手动整理模式不仅耗时耗力,更面临着同名作者混淆、引用溯源困难、成果更新滞后等多重痛点。
AMiner 团队依托十余年学术数据挖掘经验,推出的“AMiner 亮点”功能,以其底层创新的作者消歧技术和全方位的学术服务能力,为学者提供了高效解决方案。
本文将从技术原理与产品实践双维度,深度解析“AMiner 亮点”在传统学术成果整理上的突破。

学术成果整理的核心困境,本质上是学术数据集的复杂性与传统处理方式的局限性之间的矛盾。
同名消歧与论文归属很难仅通过现有研究成果来解决,过往研究通常使用的是小规模或粗标数据集来构建算法。不同数据集上构建的各种任务和评估协议也阻碍了有效算法的发展。
这些痛点的存在,使得学者往往需要花费大量时间在成果整理上,挤占了核心研究的精力。而 AMiner 亮点的出现,正是通过技术创新从根源上破解了这些难题。
AMiner 亮点攻破传统学术成果整理瓶颈的核心路径,基于 WhoIsWho 基准构建的先进作者消歧技术体系,该技术已通过 KDD 学术会议发表。

AMiner 团队构建的 WhoIsWho 基准数据集,包含超过 100 万个学术论文、7 万名作者和 1000 余个高歧义姓名,是目前规模最大的手动标注学术姓名消歧数据集。

AMiner 亮点的技术体系覆盖了学术数据处理的全生命周期,实现从初始构建到动态维护的完整支撑:

基于强大的技术支撑,AMiner 亮点将复杂的学术数据处理能力转化为学者易用的产品功能:
学者只需输入姓名或论文标题,系统即可在 3 分钟内完成成果聚合与分析,生成包含论文研究、学术亮点、他引细节等维度的完整报告。

不同于传统成果清单,AMiner 亮点专注于呈现学术成果的深层影响力,让学者的研究价值被充分认知。

图|研究背景引用识别

图|灵感引用识别

图|研究方法引用识别

图|基准方法引用识别

图|数据集引用识别

AMiner 亮点采用“自动更新 + 手动修正”的双重维护机制,彻底解决学术成果更新滞后的问题。

目前,AMiner 亮点已支持将学者报告生成为 PPT:


在学术竞争日益激烈的今天,AMiner 亮点以其深厚的技术积累、大规模的学术数据支撑和人性化的产品设计,为学者提供了高效、精准、全面的学术成果整理解决方案。
从 WhoIsWho 基准数据集的构建到多模态消歧算法的实现,从实时成果更新到深度影响力挖掘,AMiner 亮点的每一项功能都源于扎实的学术研究与真实的用户需求。
对于科研学者而言,AMiner 亮点不仅是一个成果整理工具,更是学术影响力的放大器。它让学者从繁琐的事务性工作中解放出来,将更多精力投入到核心研究中;让每一项学术成果都能被精准呈现,每一份研究价值都能被充分认可。
现在,AMiner 亮点已向所有研究者开放体验。学者只需登陆 AMiner Web 端(https://www.aminer.cn/open/promotion/?f=fwh_am_v1 ),输入姓名或论文标题即可开启高效学术成果管理之旅。
未来,AMiner 团队将持续深耕学术数据挖掘技术,为全球学者提供更强大的学术服务支持。
文章来自于微信公众号 “学术头条”,作者 “学术头条”