What is Connected Papers?

Connected Papers는 비슷한 논문의 그래프를 만들어 학술 분야를 시각적으로 개관할 수 있는 AI 도구입니다. 사용자가 관심 있는 논문을 탐색하고 그래프를 만들 수 있어 관심 분야의 트렌드와 동향을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 Connected Papers는 기계 학습 분야의 중요한 논문을 추적하고, 논문에 대한 참고 문헌 목록을 생성하며, 관련된 기존 연구와 파생 연구를 찾는 데 도움이 됩니다.

주요 특징:

1. 학술 분야에 대한 시각적 개관: Connected Papers는 주어진 분야의 유사 논문 그래프를 생성하여 사용자에게 논문 간 관계를 시각적으로 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 관심 분야의 트렌드와 동향을 포괄적으로 이해할 수 있습니다.

2. 중요한 논문 추적: 수많은 논문이 발표되는 기계 학습 분야와 같은 분야에서는 중요한 연구를 추적하기 어려울 수 있습니다. Connected Papers는 사용자가 최근 논문을 검색하고 시각적으로 찾아보고, 수동으로 목록을 만드는 일 없이 최신 정보를 유지할 수 있도록 도와줍니다.

3. 참고 문헌 목록 생성: Connected Papers는 사용자가 논문에 대한 참고 문헌 목록을 만드는 데 도움을 줍니다. 사용자는 원하는 참고 자료로 시작하여 도구를 사용하여 누락된 인용 자료를 채워 참고 문헌 목록 작성 과정을 더욱 효율적이고 정확하게 만들 수 있습니다.

사용 사례:

1. 연구 탐색: 연구자는 Connected Papers를 사용하여 새로운 학술 분야를 탐색할 수 있습니다. 일반적인 논문을 입력하면 유사한 논문의 그래프를 생성할 수 있어 분야의 전반적인 모습을 시각화하고 주요 연구와 트렌드를 찾을 수 있습니다.

2. 최근 연구에 대한 정보 유지: 기계 학습과 같은 빠르게 진화하는 분야에서는 최신 연구에 대한 정보를 유지하는 것이 중요합니다. Connected Papers는 연구자가 중요한 최근 논문을 시각적으로 검색하고 찾아볼 수 있도록 하여 중요한 진전을 놓치지 않도록 도와줍니다.

3. 논문 작성: Connected Papers는 논문에 대한 참고 문헌 목록을 만드는 과정을 간소화합니다. 사용자는 원하는 참고 자료를 입력하고 도구를 사용하여 추가로 관련된 논문을 찾을 수 있어 포괄적인 참고 문헌 목록을 작성하는 데 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

Connected Papers는 연구자와 학생에게 학술 분야를 시각적으로 개관하여 관심 있는 분야의 트렌드와 동향을 이해하는 데 도움이 되는 강력한 AI 도구입니다. 중요한 논문 추적, 참고 문헌 목록 작성, 관련 연구 찾기와 같은 기능을 통해 Connected Papers는 연구 과정을 간소화하고 생산성을 높입니다. 이 도구는 Semantic Scholar 데이터베이스를 활용하여 다양한 과학 분야의 사용자를 대상으로 하므로 연구자, 학생, 전문가에게 모두 가치 있는 리소스가 됩니다. 스팸에 대한 두려움 없이 당사 제품에 대한 업데이트를 받으려면 당사 메일링 목록에 가입하세요.

More information on Connected Papers

Launched

2019-11

Pricing Model

Free Trial

Starting Price

USD5/month*

Global Rank

66768

Month Visit

762.5K

Tech used

Google Analytics,Google Font API,Google Fonts,HSTS,Microsoft Azure,Vue.js

Top 5 Countries

12.79%

11.23%

9.17%

4.17%

China United States Indonesia Germany India

Traffic Sources

1.16%

0.34%

0.09%

7.48%

45.77%

45.15%

social paidReferrals mail referrals search direct

Source: Similarweb (Sep 24, 2025)

Connected Papers was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-03-07.