Google Scholar 引用世界地图
陈刘,耶鲁大学计算机科学博士候选人。
研究领域:机器学习、时空建模、医学视觉、AI4Science。
新闻
[寻求建议]
- 这是我第一次处理网页抓取/爬虫。用户报告了稳定性问题,我怀疑主要问题是(1)被验证码或机器人检查捕获,以及(2)被Google Scholar列入黑名单。如果您在这些领域有经验并有好的建议,我将非常感谢您提出GitHub问题或拉取请求。
[2024年8月2日] 版本4.0发布 >>> 逻辑更新。新增输入参数affiliation_conservative
。如果设置为True,我们将使用非常保守的方法来识别机构,这将导致更高的精确度和更低的召回率。非常感谢刘志坚的有益讨论。
[2024年7月28日] 版本3.10发布 >>> 逻辑更新。在一位有10,000次引用的教授的资料上进行了测试!
[2024年7月27日] 版本2.0发布 >>> 使用多进程实现10倍加速(我的资料从1小时减少到5分钟)。
[2024年7月26日] 版本1.0发布 >>> 首个适用于我的100次引用资料的工作版本。
目的
这是一个简单的Python工具,用于从您的Google Scholar ID生成HTML引用世界地图。
它易于安装(pip install citation-map
,可在PyPI上获得)且易于使用(请参阅用户指南)。
除非您想进行自定义更改,否则无需分叉此存储库。
预期结果
脚本的输出将是一个HTML文件。
如果您在浏览器中打开它,您将看到您自己版本的以下引用世界地图。
此外,还会有一个CSV文件记录引用信息(引用作者、引用论文、被引用论文、机构、详细位置)。
免责声明: 这个工具可能会出现一些小错误:遗漏一些引用作者,在错误位置放置几个标记等。如果您非常在意确保所有引用作者的机构都被包括并准确标记,您可以尝试在Google My Maps上手动注释。这个工具旨在帮助那些无法忍受这个痛苦过程的人,特别是当他们有相当数量的引用时。
注意: 现在您可以使用affiliation_conservative
选项在机构精确度和召回率之间进行权衡。如果设置为True,我们将使用Google Scholar验证的引用作者的官方组织名称。这是一种非常保守的方法,因为(1)作者需要在机构面板中自我报告,(2)作者需要用匹配的电子邮件地址进行验证,以及(3)组织需要被Google Scholar记录。例如,Meta(公司)不在列表中。非常感谢刘志坚的有益讨论。
引用
@article{liu2024CitationMap,
title={CitationMap: A Python Tool to Identify and Visualize Your Google Scholar Citations Around the World},
author={Liu, Chen},
journal={TechRxiv},
year={2024}
}
用户指南
-
如果您是Python新手,您可能想从一个也帮助管理环境的Python发行版开始(例如anaconda)。一旦您设置好环境(例如,当您在这个教程中达到
conda activate env39
阶段时),您就可以进入下一步。 -
通过在conda可访问的命令行中运行以下行来安装此工具。
pip install citation-map --upgrade
-
找到您的Google Scholar ID。
- 打开您的Google Scholar个人资料。URL应该采用
https://scholar.google.com/citations?user=GOOGLE_SCHOLAR_ID
的形式。在这种情况下,您的Google Scholar ID就是字符串GOOGLE_SCHOLAR_ID
。 - 请忽略配置字符串,如
&hl=en
(主机语言为英语)或&sortby=pubdate
(按发布日期排序作品)。 - 注意:如果您有手动添加到Google Scholar页面的出版物/专利,在运行此工具时您可能想暂时删除它们。由于不兼容,它们可能会导致错误。
- 打开您的Google Scholar个人资料。URL应该采用
-
在一个空白的Python脚本中,运行以下内容。
- 注意1:请不要将您的脚本命名为
citation_map.py
,这会导致循环导入,因为这个包本身共享相同的名称。将其命名为其他名称:例如,run_citation_map.py
,run.py
等。请参见问题#2。 - 注意2:使用
if __name__ == '__main__'
保护似乎是避免多进程问题所必需的,而且这也是一个好习惯。
from citation_map import generate_citation_map if __name__ == '__main__': # 这是我的Google Scholar ID。用您的ID替换它。 scholar_id = '3rDjnykAAAAJ' generate_citation_map(scholar_id)
请注意,在版本4.0中,我们会在识别机构之前缓存结果。因此,如果您想从头重新运行同一作者,您需要删除缓存(默认位置是'cache')。
更多输入参数在演示脚本中显示。
您可以查看
generate_citation_map
函数的输入参数(列在下面),以防您需要这些功能。参数 ---- scholar_id: str 您的Google Scholar ID。 output_path: str (默认为'citation_map.html') 输出HTML文件的路径。 csv_output_path: str (默认为'citation_info.csv') 输出csv文件的路径。 cache_folder: str (默认为'cache') 保存中间结果的文件夹,在找到(作者,论文)之后但在找到机构之前。 这是因为用户可能想尝试积极vs保守的方法。 如果您不想缓存,请设置为None。 affiliation_conservative: bool (默认为False) 如果为true,我们将使用更保守的方法来识别机构。 如果为false,我们将使用更积极的方法来识别机构。 num_processes: int (默认为16) 并行处理的进程数。 use_proxy: bool (默认为False) 如果为true,我们将使用学术代理。 对于某些环境来说,这是避免被封锁所必需的,但通常会使事情变慢。 pin_colorful: bool (默认为True) 如果为true,位置标记将有各种颜色。 否则,它将只有一种颜色。 print_citing_affiliations: bool (默认为True) 如果为true,打印引用机构列表(引用作者的机构)。
- 注意1:请不要将您的脚本命名为
限制
-
这个工具完全基于Google Scholar。因此,您预期会有低估,原因包括:
- 您的Google Scholar个人资料不是最新的。
- 一些引用您的论文没有被Google Scholar索引。
- 一些引用您的作者没有Google Scholar个人资料。
- 一些引用您的作者没有报告他们的机构。
-
进行了网页抓取,验证码或机器人检查经常会捕获我们,特别是在我们频繁爬取时。这在被高度引用的用户中更常见。除非您被Google Scholar封锁,最坏的情况下您将遗漏几个引用作者,这对于高度引用的用户来说可能不是大问题。
-
机构识别和地理定位问题。这是机构识别和地理定位的联合效应。引用机构的数量将会:
- 如果一些机构未被
geopy.geocoders
找到,则被低估。 - 如果我们与
geopy.geocoders
发生通信错误,则被低估。 - (仅限积极方法)如果非机构短语被
geopy.geocoders
错误地识别为位置,则被高估。 - (仅限保守方法)如果引用者没有用匹配机构域名的电子邮件地址验证,则被低估。
- (仅限保守方法)因为所有非主要(有验证电子邮件地址的)机构都被忽略,所以被低估。
如果您有一些好主意来更好地处理机构字符串,请提出问题或提交拉取请求。请注意,目前我不考虑任何给用户带来额外负担的付费服务或工具,比如GPT API。
- 如果一些机构未被
调试
-
MaxTriesExceededException
或Exception: 获取Google Scholar页面失败
或(对所有条目出现[警告!] 被CAPTCHA或机器人检查阻止
)。- 根据我的经验,这些都是很好的指标,表明您的IP地址因过度爬取(使用
scholarly
包)而被Google Scholar封锁。 - 我发现的一个快速解决方法是连接大学VPN并重新运行。我通常在运行该工具两次后遇到这个错误,需要断开并重新连接VPN来"解除封锁"。
- 如果这不起作用,您可以尝试更改IP地址并减少进程数(例如,设置
num_processes=1
)。 - 如果您遇到的
[警告!] 被CAPTCHA或机器人检查阻止
不超过几次,特别是在您有许多引用作者的情况下,这并不是什么大问题。
- 根据我的经验,这些都是很好的指标,表明您的IP地址因过度爬取(使用
-
在当前进程完成其引导阶段之前,已尝试启动新进程。
- 我认为这是因为您没有用
if __name__ == '__main__'
保护主函数。您可以再次查看推荐的脚本。 - 如果这仍然无法解决问题,您可能需要稍微改写您的脚本。感谢Issue #4中的dk-liang。
from citation_map import generate_citation_map def main(): # 这是我的Google Scholar ID。请替换成您的ID。 scholar_id = '3rDjnykAAAAJ' generate_citation_map(scholar_id) if __name__ == '__main__': import multiprocessing multiprocessing.freeze_support() main()
- 我认为这是因为您没有用
更新日志
版本4.0(2024年8月2日)
- 现在您可以在识别机构时权衡精确度和召回率。
- 在识别机构之前添加了缓存,因为用户可能想尝试保守和激进两种方法。
- 通过在成功时提前中断,略微优化了机构到地理编码的阶段。
版本3.11(2024年7月28日)
增加了记录引用信息的额外CSV输出。
版本3.10(2024年7月28日)
在3.10版本中,我略微改进了机构提取的逻辑。
在3.8版本中,根据官方文档,我移除了geopy.geocoders
的多进程处理。同时清理了一些不必要的scholarly
调用,这进一步帮助我们避免被Google Scholar列入黑名单。
在3.7版本中,我更新了网页抓取的逻辑,避免使用scholarly.citeby()
,这是触发Google Scholar黑名单的最大原因。
现在我们应该能够比以前处理更多引用的用户。我测试了一个有1000次引用的资料,没有遇到任何问题。
版本3.0(2024年7月27日)
我意识到使用`geopy.geocoders`的一个问题。大多数作者的机构包含与机构本身无关的细节。因此,它们在系统中无法成功找到,从而无法在世界地图上转换为地理坐标。
例如,我们希望从"Yale University的助理教授"这个字符串中提取"Yale University"这个子串。
我使用一些基于规则的自然语言处理应用了一个简单的修复。这帮助我们识别了许多缺失的引用位置。
如果您有一些好的想法来更好地处理机构字符串,请提出问题或提交拉取请求。请注意,目前我不考虑任何给用户带来额外负担的付费服务或工具,比如GPT API。
版本2.0(2024年7月27日)
我终于设法使用多进程处理**大幅加快**了处理速度,同时避免了被Google Scholar封锁。
在我的个人电脑上,处理我的100次引用的资料在1.0版本需要1小时,而现在在2.0版本只需5分钟。
话虽如此,请谨慎使用,不要频繁运行此工具。我很容易在运行几次后就被Google Scholar列入黑名单。
版本1.0(2024年7月26日)
非常基本的功能。
这个脚本有点慢。在我的个人电脑上,处理每个引用需要半分钟。如果您有成千上万的引用,使用这个脚本可能不是一个好主意。
我尝试使用多进程处理,但不幸的是过多的访问让我被Google Scholar封锁了。
依赖项
依赖项(scholarly
、geopy
、folium
、tqdm
、requests
、bs4
、pycountry
、pandas
)在通过pip安装时已经被处理。
致谢
这个脚本是在ChatGPT-4o的协助下编写的,但当然经过了大量的调试。