Project Icon

CitationMap

Google Scholar引用全球分布可视化工具

CitationMap是一款基于Python的开源工具,能够根据Google Scholar ID生成引用世界地图。该工具自动识别引用作者的机构并在交互式地图上标记,支持多进程处理大量引用数据。CitationMap提供保守和激进两种机构识别模式,平衡准确性和覆盖率。研究人员可通过此工具直观了解学术影响力的全球分布,便于分析和可视化引用数据。

Google Scholar 引用世界地图

TechRxiv OpenReview 最新PyPI版本 PyPI月下载量 PyPI日下载量 CC BY-NC-SA 4.0 CC BY-NC-SA 4.0

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]

  1. 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

  1. 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。

  2. 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
    
  3. 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。
  4. 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.pyrun.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)。
    

限制

  1. 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。
  2. 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。

  3. 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。

调试

  1. MaxTriesExceededExceptionException: 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。
  2. 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()
      

更新日志

版本4.0(2024年8月2日)
  1. 现在您可以在识别机构时权衡精确度和召回率。
  2. 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。
  3. 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(scholarlygeopyfoliumtqdmrequestsbs4pycountrypandas)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。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号