paper-search

name	paper-search
description	Search academic papers via OpenAlex API for math modeling references. Invoke when user needs literature.

Paper Search Skill - 论文搜索技能

本技能通过 OpenAlex API 实现学术论文搜索功能，为数学建模论文撰写提供参考文献支持。

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功能概述

功能	说明
论文搜索	通过关键词搜索相关学术论文
摘要获取	自动重建并返回论文摘要
引用格式化	生成标准的引用格式
多字段搜索	支持标题、摘要、作者等多字段搜索

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使用场景

在以下情况下使用本技能：

1. 建模分析阶段：查找模型相关的理论文献
2. 论文撰写阶段：为论文添加参考文献引用
3. 算法验证阶段：查找算法的原始论文
4. 用户请求：用户明确要求搜索论文或文献

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配置要求

邮箱配置（必需）

OpenAlex API 要求提供邮箱地址以使用礼貌池（Polite Pool）：

使用前必须配置邮箱地址：
- 用于礼貌池访问，提高API限制
- 必须是有效的邮箱地址

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搜索流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      论文手/建模手                           │
│  (需要引用文献时调用搜索工具)                                 │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │ 调用 search_papers
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 openalex_scholar.py                         │
│  (论文搜索脚本 - 封装 OpenAlex API 调用)                     │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │ HTTP GET 请求
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              OpenAlex API (https://api.openalex.org)        │
│  - 免费学术搜索引擎                                         │
│  - 支持论文标题、摘要、作者、引用次数等字段                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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使用方法

方法一：运行搜索脚本

python tools/paper_search/scripts/openalex_scholar.py --query "grey prediction model" --email "[e-mail]"

方法二：在代码中调用

from openalex_scholar import OpenAlexScholar

scholar = OpenAlexScholar(email="[e-mail]")
papers = scholar.search_papers("linear programming optimization")

for paper in papers:
    print(f"标题: {paper.title}")
    print(f"作者: {', '.join(paper.authors)}")
    print(f"年份: {paper.publication_year}")
    print(f"引用: {paper.citation_format}")
    print(f"DOI: {paper.doi}")
    print("---")

方法三：获取字典格式数据

from openalex_scholar import OpenAlexScholar

scholar = OpenAlexScholar(email="[e-mail]")
papers = scholar.search_papers("linear programming optimization")

for paper in papers:
    paper_dict = paper.to_dict()
    print(f"标题: {paper_dict['title']}")
    print(f"作者: {paper_dict['authors']}")
    print(f"年份: {paper_dict['publication_year']}")
    print(f"引用: {paper_dict['citation_format']}")
    print("---")

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返回字段说明

Paper 对象属性

属性	类型	说明
title	str	论文标题
abstract	str/None	摘要（从倒排索引重建）
authors	List[str]	作者列表
cited_by_count	int	被引用次数
doi	str/None	DOI 标识符
publication_year	int/None	发表年份

Paper 对象方法

方法	返回值	说明
citation_format	str	格式化引用文本（APA风格）
to_dict()	Dict	转换为字典格式，包含所有字段和citation_format

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引用格式示例

Smith J. et al. (2020). A Novel Approach to Grey Prediction Models. 
DOI: 10.1016/j.example.2020.123456

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API 限制与最佳实践

项目	说明
速率限制	使用礼貌池(polite pool)可提高限制
必需参数	必须提供 mailto 邮箱参数
返回数量	默认返回 8 篇相关论文
搜索字段	支持标题、摘要、作者等多字段搜索

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数学建模常用搜索关键词

优化算法

• linear programming optimization
• genetic algorithm optimization
• particle swarm optimization
• simulated annealing

预测模型

• grey prediction model GM(1,1)
• ARIMA time series forecasting
• LSTM neural network prediction
• prophet forecasting

评价方法

• analytic hierarchy process AHP
• TOPSIS multi-criteria decision
• entropy weight method
• data envelopment analysis DEA

图论与网络

• shortest path algorithm Dijkstra
• minimum spanning tree
• maximum flow network
• vehicle routing problem

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相关文件

文件	说明
scripts/openalex_scholar.py	OpenAlex 搜索实现脚本

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参考链接

• OpenAlex API 文档
• OpenAlex 礼貌池规则