• ACM：https://dl.acm.org/
  • 含作者、摘要、会议、视频、引文等论文相关信息
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462936
• Springer：https://www.springer.com/cn，
  • 含作者、摘要、引文等论文相关信息
  • https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-88483-3_4
• ScienceDirect：https://www.sciencedirect.com/
  • 含作者、摘要、关键词等论文相关信息
  • https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0004370221001314
• 图书馆数据源：http://lib.bit.edu.cn/node/404.jspx

• ACM必选，要保证爬到的论文中有一定比例的视频，可以是在线观看视频的url地址，也可以是下载视频到本地后的文件路径

• Springer必选

• ScienceDirect必选，要求包含多领域的数据

• 图书馆数据源为可选加分项

• 爬到的数据必须存储到MongoDB中，字段定义详见db_fields.md

• 数据源越丰富越好，当从不同数据源爬取到相同论文时，需要去除重复数据

• 从每个数据源获取的数据需要具有完备性，即爬取数据量占全站数据量的比例越高越好

• 要求搭建一个完整的爬虫框架，在爬取不同的数据源时，只需要根据实际情况，手写少量解析网页的部分，即数据源是可插拔的。此处推荐Python Scrapy爬虫库

• 要求实现增量式爬取，定时更新

• 要求爬虫至少采用如下技术手段：

  • 当爬取一个规模较大的网站时，采用某种策略/顺序，保证爬取结果不重不漏
  • 使用多线程/多进程等技术提升爬虫效率
  • 使用ip池、调整等待时间等技术抵御网站反爬
  • 如果网络崩溃，能够从断点续爬
  • 使用日志技术实时展示爬取进度

• 搭建一个基本的Elasticsearch+Kibana检索系统，对爬取的数据建立索引，方便展示

• 一个MongoDB数据库和磁盘文件
• 在仓库README中给出爬取数据的统计信息，例如每个数据源爬取的论文数、字段覆盖率等

• AMiner: https://www.aminer.cn/
• Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/
• 全球学者库：http://www.globalauthorid.com/

• AMiner必选，爬取作者信息，作者之间共同著作、所属机构等信息，以Bengio为例
• Semantic Scholar必选
• 爬到的数据必须存储到MongoDB中，字段必须定义清晰
• 当爬取到重名作者时，需要做到重名区分和同人合并
  • 可以利用机构、共同著作等信息

• 从MongoDB中读取数据实现综合检索，要求无论是输入作者姓名、作者机构、领域、论文名称，都能得到相应的检索结果，如下例所示：

• 可以自己实现搜索算法，也可以使用已有的搜索引擎工具，比如Elasticsearch（https://www.elastic.co）
• 要求展示模块提供作者网络信息，可以根据数据库中爬取到的信息，也可以自行分析论文、引文等
• 利用已有数据对学者进行额外分析是可选加分项，例如师门关系、搜索过程中的学者对齐

• 设计并实现一个学者搜索引擎网站，包括三个页面：

  • 首页/搜索页

  • 检索结果列表页

  • 作者Profile页面，可参考AMiner：

    • 必须包括：

      • 作者个人信息：姓名、照片、职称、所属机构
      • 作者发表论文
      • 作者关系网络，要求以可视化形式展现
      

    • 可选加分项：

      • 研究兴趣
      

      • H-Index、G-Index等作者统计信息

      • 其他有创意的趣味展示

• 推荐使用Python Django（https://www.djangoproject.com）库来实现

• 一个MongoDB数据库

• 在仓库README中给出爬取数据的统计信息，例如每个数据源爬取的学者数、字段覆盖率等

• 验收时，展示学者检索引擎的检索结果

引文网络是由文献间引用和被引用的关系构成的集合。该网络中的节点是文献，边代表了文献间的引用关系。

• Semantic Scholar上从2000年以后的英文论文，大小为120G。以sample.jsonl为例，每行为一条数据，包括论文标题、论文引用和被引关系等字段。完整数据请在确认选题后找助教拷贝

• 使用大规模数据处理技术，例如Spark
• 构建引文网络来计算论文重要性分数
  • 使用的算法必须说明原理
  • 基于引文网络的重要性分数必须作为一个字段保存进MongoDB数据库

• 搭建Elasticsearch实现从某一个或若干字段检索
• 再结合引文网络重要性分数对检索结果进行调整，对比二者，期望引文网络重要性分数对搜索结果有所改善，能结合具体案例分析说明
• 当选中一篇论文后，能够以该节点为中心展示引文网络子图
  • 应当包括之前和之后的节点
  • 应根据节点互相引用的关系、节点重要性筛选出一定数量的节点用于展示
  • 应提供引文网络子图的节点和边的信息，并和展示模块商量好接口定义

• 设计并实现一个学术论文搜索引擎网站，包括三个页面

  • 首页/搜索页
  • 检索结果列表页，要求：
    • 可以显示ES基础检索结果列表
    • 可以显示基于引文网络重要性分数改善后的检索结果列表

  • 论文详情页面：

    • 基于选中的论文，可视化一个引文网络子图，可以参考https://www.connectedpapers.com/。根据重要性分数，节点的大小或颜色应该有所区分
    

• 推荐使用Python Django（https://www.djangoproject.com）库来实现

• 一个MongoDB数据库，包含引文网络重要性字段
• 引文网络的统计信息，节点数、边数、最大出入度等
• 展示基于引文网络的论文检索引擎的检索结果，并能结合具体案例说明基于引文网络的重要性分数对检索结果的改善
• 展示引文网络子图的可视化效果

• 分为12个组，每组6人。组内可能会涉及到爬虫、检索、展示等多维度的工作，希望合理分工，紧密配合

• 在10.23日23:55分前完成组队，由组长在腾讯文档中填写队伍信息

• 在10.24日23:55分填写志愿，选择想要完成的Project

• 在10.25日10点由助教统一抽选，公布选题结果

• 公布每组选题后，每位同学点击以下链接，按照GitHub Classroom引导完成操作：

  • Project1 : https://classroom.github.com/a/TPfG7zoF
  • Project2 : https://classroom.github.com/a/P5Yd2iMJ
  • Project3 : https://classroom.github.com/a/1HrHYEFk

  其中，队长负责创建队伍，其余队员加入已有队伍即可。注意，队名只能是英文名

• 最终所有仓库都会建立在BITCS-Information-Retrieval-2021-2022这个GitHub Organization账号下

• 时间：2021/12/26日（周日），上午8:00-12:00，下午14:00-18:00

• 地点：中教1003会议室

  • 会议室有投影，需要投影展示，投影仪为HDMI接口，请各组自备转接头

• 验收流程：

  • 展示时间：15min展示+10min提问
  • 展示内容：包括但不限于整体效果、功能特色、系统架构、代码实现、团队协作情况
  • 展示形式不做限制，以讲清楚作业内容为目的，PPT可根据展示需要选择

• 文件提交：

  • 代码部分在验收开始前应当全部上传到小组的GitHub仓库，代码应当结构清晰

    验收时会用Python的Flake8库检查每个小组的代码是否规范，通过检查即可获得代码风格分数，不通过则不会获得

    命令行flake8

    pip install flake8
    flake8 --max-line-length 127 --ignore=F401,W503 ./
    

    vscode配置

    {
      "python.linting.enabled": true,
      "python.linting.flake8Enabled": true,
      "python.linting.flake8Args": [
          "--max-line-length=127",
          "--ignore=F401, W503"
      ]
    }
    

  • README文件应该体现出作业要求，此外还要讲述清楚代码目录结构，代码必要说明，部署过程，启动运行流程，依赖的第三方库的目录及版本等，总之，达到路人看到这个文件就能启动这个模块的效果。该文件将会作为重要评分依据。

  • 数据部分应该按照清晰的结构进行存储，验收时拷到助教的移动硬盘中，文件夹中也应当包含一个说明文档