PubScholar简介

PubScholar公益学术平台由中国科学院文献情报中心研发，旨在推动高质量学术资源开放共享。该平台打破学术资源获取壁垒，全面整合期刊论文、学位论文、专利文献、科学数据等多类型学术资源，构建了一站式学术发现环境。

PubScholar的核心功能

• 跨库统一检索：输入关键词即可同时检索1.7亿篇学术文献，覆盖中外文期刊、会议论文、专利成果等
• 多维结果筛选：支持按资源类型、出版年份、作者机构、期刊来源等10余个维度精准过滤
• 引文网络分析：可视化呈现文献引用关系图谱，快速定位领域核心成果与前沿研究方向
• 中科院特色资源库：独家开放中科院院所研究报告、科研数据集等特色学术资源
• 参考文献生成：自动提取文献信息生成标准格式的参考文献，支持GB/T 7714等主流格式

特色亮点

• 完全免费开放：所有用户均可无门槛使用全部功能，彻底摆脱订阅权限限制
• 源头数据保障：直接对接Springer Nature、Elsevier等出版机构，保障学术资源权威性
• AI智能去重：自动识别合并不同来源的相同文献，提升检索结果纯净度
• 学者主页关联：展示学者研究成果关联图谱，实时追踪学术产出动态
• 个性化订阅：支持特定主题或学者成果更新推送，建立专属文献跟踪体系

应用场景

• 科研选题设计：研究生确定研究方向时，通过主题趋势分析功能识别领域研究热点与空白点。输入关键词后查看年度发文量曲线及主题关联图谱，避免选题重复
• 文献综述撰写：科研人员撰写综述时使用”参考文献生成”工具。检索相关文献后一键导出标准格式引文，自动消除格式错误烦恼
• 技术专利调研：企业研发团队调研技术专利时，用”专利文献”筛选器锁定目标。查看专利权利要求书全文，规避侵权风险
• 学术资源发现：学者追踪跨学科研究时，通过”相关文献推荐”功能发现意外关联成果。系统根据引文网络智能推荐高相关性文献
• 教学参考资料：高校教师准备课程资料时，利用”机构知识库”功能获取中科院各研究所公开课视频与讲义素材

使用指南

1. 访问官网 https://pubscholar.cn/ 进入检索框
2. 输入研究关键词或DOI号，点击搜索图标
3. 在左侧筛选栏按文献类型/年份/学科等条件过滤结果
4. 点击文献标题查看详情页，在线阅读或导出参考文献
5. 登录个人账户后可收藏文献、设置订阅提醒
6. 在”学者”栏目输入研究者姓名，跟踪其学术产出