文献检索实践
文獻調研實踐
基于老師給的文獻做系統全面的調研。
全面系統的檢索"memristor"
Wikipedia檢索階段:為了了解概念,我們先在Wikipedia中搜索"memristors",粗略地了解憶阻器的發展。得到如下信息: 最早提出這個概念的是Leon Chua(1971, IEEE),之后他又與合作者提出了"memristor system"(1976, IEEE);開啟憶阻器在21世紀的研究、并推動憶阻器研究高潮的是HP Labs的研究人員發表的文章(2008, Nature)。除此之外,我們還可以關注一下詞條里提到的文章(早期),這一般會涉及到memristors發展的節點,可以使我們在后續查找早期文獻時不用每篇都關注(這么說是因為查找早期文獻靠的是EV平臺,因為WOS核心集從1991年才開始收錄,然而EV平臺沒有被引次數排序功能,使得我們不能在限制的早期時間段里通過被引次數排序確定熱點文章)。我們了解到,在早期文章中,除了Leon Chua在的文章外,還有一些文章。通過Wikipedia詞條下的References,我們可以鏈接到以上提到的文獻。當然,這不能作為我們獲取文獻的主要方式。
數據庫檢索階段:
我們在文獻檢索時,在時間上注意兩個階段的文獻,一個是最早期的文獻,一般是這個概念的開山之作;另一個是最近的文獻,能夠反映概念發展的前沿動態。
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早期文獻:通過閱讀一個領域最早的文獻,我們能夠學習如何聯想、如何提出新的概念、如何進行創新;另外,先看這些文獻能夠形成一些自己的想法,這樣看后續文獻的時候可以和自己的想法對比,學習如何尋找突破點。
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對于memristor,我們在Wikipedia檢索階段得知其概念最早由Leon Chua提出(1971,IEEE),所以在IEEE Xplore中搜索memristor,限制時間在1971-1980,按照Most Cited(Paper)排序,發現前兩篇的被引都相當高,所以兩篇都保存下來。
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然而memristor的發展有個特點,雖然Leon Chua早在1971年就提出了memristor的數學模型,但是研究的高潮的到來是始于2008年惠普實驗室的研究者在nature上發表的文章,所以我們還要關注以下這篇文章,由于是在nature并且是2008,所以在WOS的收錄范圍,我們從WOS上下載。
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近期文獻:檢索最近1~2年的文獻,按照被引次數排序,選取最高的幾篇,可以了解到這個概念最前沿的研究重點,然而這種方法找出的文獻可能僅僅集中于某個研究點(例如集中于用memristor搭建AI的硬件平臺),所以在被引次數排序中也要最先出現的其他概念的研究點(比如memristor的材料特性)。除此之外,WOS的篩選系統可以篩選文獻類型,我們可以篩選出Review的文獻類型,由于memristor是發展較快的一個概念,因此綜述文章的時效性非常重要,我們限制時間在最近兩年,按照被引次數排序,選擇其中最高的幾篇綜述,同樣地,為了防止綜述只局限在一個研究熱點(比如神經形態計算),不能只關注排序,也要關注memristor下的不同的概念。當然,如果有介紹memristor各個方面的綜述更好。
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在WOS平臺上,對memristor下的檢索結果創建引文報告,限制時間范圍在2019-2021,文獻類型不限,按照被引頻次排序,得到如下結果:
分析以上結果,我們可以注意到,研究點有的側重于實現人工智能平臺,有的則側重于制備和實現(有關研究點的問題最后再討論)。
上面我們搜索的時間是在2019-2021,被引頻次最高的幾篇都發表在2019,得益于時間更早的優勢,這會覆蓋離我們更近的2020,所以再限制時間范圍在2020-2021,文獻類型不限,按照被引頻次排序,得到如下結果:
最近兩年的熱點文章都需要關注,將以上的7篇下載下來(數目沒有定論,可能還有其他不太熱門但是有希望的研究點的文獻沒有關注,涉及具體方面的檢索在最后討論)。
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我們進一步檢索綜述類文章,用WOS的篩選功能限制文獻類型為review,在引文報告中限制時間為2019-2021,按照被引頻次排序:
三篇綜述分別側重于:應用于AI,材料特性(鈣鈦礦),物理應用(韋恩橋振蕩器)。
再限制范圍到2020-2021,按照被引頻次排序:
注意到第一篇并不是與memristor直接相關的,是討論神經形態自旋電子設備,憶阻器只是其中的一個關鍵詞,所以相關性并不是太強,所以我們聚焦了后面三篇:用于邊緣計算(AI領域),物理特性,基于特定材料(石墨烯)實現。
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我們可以在其中的具體方向進行進一步的檢索。由于目前只涉及到檢索的初級階段,而且很多基礎知識都還沒學習,所以就不再進行進一步的檢索了。
總結
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