论文的引言主要写什么
引言部分是本文的开始，并在指导读者进入本文的主题和研究中起着重要作用。在撰写介绍时，您需要注意以下方面：1 研究背景：在介绍中，您首先需要简要介绍研究领域的背景，以使读者能够了解当前的研究状态和现有的问题。
2 关注研究主题：在简要介绍研究背景之后，我们需要逐步将该主题带到一个特定的研究主题，并阐明研究的目标和范围。
3 .提出研究问题和目的：在引言中，有必要清楚提出研究问题和研究目的，以便读者可以理解研究的核心。
4 文献综述：总结和审查相关文献，证明了该领域研究的理解程度，并为后续的研究提供了理论基础。
5 研究方法和步骤：研究方法和研究步骤简要介绍可以使读者能够了解研究的过程和方法。
6 预期的结果和贡献：预测研究结果并提出研究的预期贡献，以刺激读者的兴趣。
7 纸质结构的概述：本文结构的简要概述将指导读者阅读后续。
在撰写介绍时，您需要注意以下几点：1 应放松和缩小开头角度：在介绍开始时，您可以首先从更广泛的角度介绍研究领域，然后逐渐缩小范围并关注特定的研究主题。
2 完全引用但不是滥用引用：在引言中，需要引用相关文献，但请注意不要过度引用以避免使引言看起来很长。
3 .指出假设或研究问题：清楚地提出了研究假设或问题，以为后续的研究提供明确的方向。
4 .考虑全文组织的概述：根据论文的具体要求，可以简要概述全文的组织结构，以使读者能够理解论文的框架。
5 简短：尝试使引言部分简洁明了，并避免太长。
6 解释，而不是通知：在引言中，需要解释研究主题的价值和意义，而不仅仅是简单地说明。
7 .避免过多的细节描述：在引言中，应避免过多的研究细节，以使读者难以理解。
8 .检查期刊要求：撰写简介时，您需要咨询相关期刊的作者指南，以了解特定要求，以确保撰写引言满足期刊要求。
引文分析类型
引文分析的类型主要包括以下类型：除以获取引文数据的方式：直接方法：计算源杂志原始论文附带的引用文档，以获取数据并进行引文分析。间接方法：通过引用分析工具，例如“科学引文指数”和“期刊引文报告”，发现了引文数据然后分析。
通过文献的相关程度进行分类：自我引用分析：分析文学自我引用的现象。
双引文分析：分析两个文档中互相引用的现象。
三引分分析：分析三个或更多文档之间相互引用的现象。
根据分析的出发点和分裂：引用数量的分析：主要用于评估期刊和论文并研究文献信息流的定律。
通过计算引用数量来评估论文或期刊的影响。
引文网络分析：用于揭示科学结构，纪律相关性程度和进行文献搜索。
通过构建引用网络，我们可以理解学科之间的相互影响。
引文链分析：科学论文和技术论文之间的引文链的研究反映了科学研究结果的传播和积累的过程，并揭示了科学发展的历史轨迹。
这些类型共同构成了引文分析方法的多样性和全面性，这有助于研究人员深入了解科学发展的动态过程，评估科学研究结果的影响，并预测未来的研究趋势。
如何理解链接预测(linkpre diction)?
链接预测工作旨在预测图表的两个节点之间是否有边缘。在社交推荐和知识图等场景中，这项工作非常重要。
链接预测实现通常被认为是二进制分类，被认为是二进制分类工作，并且有一个边缘已经作为图中的正样本存在，而声音样本则是图中不存在的边缘。
训练集和测试集是通过正面和语音样本的合并形成的。
在评估模型效应时，经常使用二进制模型指标（例如AUC值）。
在大规模推荐系统或信息搜索中评估模型效应时，有必要考虑到Top-K预测结果的准确性，因此必须引入其他指标（MR MR（Meanrank），Meanrank），MeanReciprocalrank（MRR）和hit@n。
MR索引计算整个图中正确的三重GRET对齐的平均数量，MRR索引在排序后计算相互数量的平均值，@n符合正确的三重GRET，并测量小于N的数字的比率。
在预测Cora引用数据集中的论文或引用关系时，您可以使用上述指标进行评估模型。
在使用DGL框架实施GNN模型以进行链接预测时，首先导入必要的库，例如DGL和Pytorch。
数据负载部分是通过DGL库提供的CORA数据对象进行的，其中数据集可能包含多个图形，但CORA数据集仅由一个图组成。
对于正数据部门和负面数据部门，必须随机选择数据集的1 0％的边缘作为测试集的抽水样本，其余边缘必须用作训练集。
为了确保训练集和测试集的正面和负面样本为1 ：1 ，随机生成了相同数量的语音样本。
训练模型时，有必要确保测试中心的边缘不在培训中心中以避免数据泄漏。
评分函数在链接预测中定义节点很重要。
DGL提供了带有图的节点对的图形，并根据原始图的节点函数和边缘函数来计算节点对得分。
使用dglgraph.apply_edges方法来计算新的边缘函数，以促进节点函数从多个图形转移。
正式提供的预测功能，例如自定义功能，例如dotpre dictor或mlppre dictor，可用于实现节点对的得分预测。
教育过程通常类似于Pytorch模型教育，包括重复优化，损失计算和梯度更新。
以上步骤使您可以实现GNN模型在链接预测任务中的应用，并评估CORA数据集中模型的性能。
引文检索的作用
搜索的作用：用于新兴行业，跨学科分支机构和其他复杂主题的文学搜索。摘录通常称为参考材料。
文献引用直接反映了学术研究之间的交流和联系。
搜索报价可用于早期搜索，当时以及有关相关研究主题的最新学习材料以及可以理解的文档之间的固有联系。
通过这种方式，它可以有效地揭示过去，现在和未来的科学研究之间的内部联系，从而揭示了与科学研究和支持研究人员有关的不同部门和领域的交叉联系，并迅速掌握了科学研究的历史，发展和动态。
它可以从文学报价的角度为文件夹和科学提供重要的研究工具，分析研究文档的学习影响，捕获研究趋势并不断促进知识创新；它可能反映了作者文章在更实用和客观的科学研究活动中的价值和条件。
搜索报价的特征和功能：特征：引用的索引克服有时很难通过传统主题索引和索引来对主题词或分类数字进行分类和提供方便且实用的搜索方法；无需在引用过程中进行主题分析即可查看主题或分类表的列表，以便于计算机自动处理；这些指标有缺点，例如不完整的文档和过度长度，并且由于报价不可靠，有时会导致错误的检测。
功能：功能报价主要用于新兴行业，跨学科分支机构和其他复杂主题的材料。
通过分析，可以揭示一些重要的科学发现之间的内部联系，并且可以预测科学和技术的发展方向。
通过引用的分析获得的数据也可用于评估科学和技术文件，工作成就以及科学和技术人员和科学研究组织的范围的价值。
分析技术引用了目录和科学研究的新方法。
