N 需求
- 科研人员需要快速掌握三大顶会的热点方向与趋势变化
- 刚进入方向的研究生难以从海量论文中判断方向冷热
- 手动翻查 DBLP / arXiv 费时费力，且缺少跨年对比
- 个人论文阅读进度缺乏统一管理工具
NABCD 模型
从需求、做法、好处、竞争与交付五个维度说明本平台的立项逻辑。
A 做法
- 聚合 arXiv / DBLP 公开元数据，构建真实论文种子库
- 在线爬取 Semantic Scholar / Crossref API 补充元数据
- 按 10 个研究方向归类，统计热度走势与年度热词
- 以走势动图、排行与图谱等交互图表可视化呈现
B 好处
- 省时：一屏纵览 9 年三大顶会热度走势
- 直观：播放动图对比方向冷热与热词演变
- 可管理：收藏、阅读状态、标签与笔记本地保存
- 可检索：按标题 / 作者 / 关键词 / 会议 / 年份多维检索
C 竞争
- DBLP 收录全面，但缺少方向热度统计与趋势可视化
- Google Scholar 侧重引用检索，无会议维度对比
- Aminer 偏学者关系图谱，交互门槛较高
- 本平台专注三大顶会 + 动图 + 可交互图谱 + 阅读管理
D 交付
- 静态 Web 应用，无后端依赖，打开即用
- 华为云静态部署，支持 file:// 与 HTTP 访问
- 开放文档：SPEC 契约与统计口径说明随项目交付
三大顶会介绍
CVPR 每年举办，ICCV 为奇数年、ECCV 为偶数年，三者共同构成计算机视觉领域引用量最高的会议序列。
数据统计方式
数据来源
种子库：真实论文的元数据（标题 / 作者 / 会议 / 年份 / 链接）来自 arXiv 与 DBLP 公开记录，引用量为近似值。 在线补充：通过 Semantic Scholar / Crossref API 爬取元数据，请求失败时自动回退演示数据并标注来源徽标。
方向归类
先依据会议给出的主题分类做一级映射，再根据标题与摘要中的关键词命中情况归入 10 个研究方向。 一个方向至少命中 2 个方向关键词才会被采纳，否则归入「其他」，避免单关键词噪声。
关键词抽取
采用「作者关键词优先、正文频次补充」的策略：优先保留作者标注的关键词，再对摘要做词频统计补充候选词， 最后经同义词合并（如 MoCo / 动量对比 → 对比学习）后写入关键词表。
热度指数
热度指数 = 0.6 × min-max 归一化(近三年收录量) + 0.4 × min-max 归一化(引用量增速)， 公式详见右侧「热度指数公式」卡。归一化在全部 10 个方向之间进行，热度指数是 0–100 的相对值，只用于方向之间的横向比较。
走势与权重
TREND 走势、KEYWORDS 权重与 TOPIC_VENUE 会议分布为演示口径统计快照，基于公开统计趋势拟合， 用于可视化演示而非精确统计，展示处均标注「演示口径」小字。
实时统计
全站 KPI 由 CVI.db.stats() 实时计算（收录总数 = 种子论文 + 用户新增 − 删除）， 本页「当前数据集实时统计」的三张图表即基于该口径渲染，与演示口径分区展示。
热度指数公式
热度指数 = 0.6 × min-max 归一化(近三年收录量) × 100
+ 0.4 × min-max 归一化(引用量增速) × 100
收录量衡量「有多少人在做」，引用量增速衡量「有多少人在读」。口径与首页热门方向总览保持一致。
字段口径表
论文记录结构| 字段 | 含义 | 口径 | 示例 |
|---|
当前数据集实时统计
以下三张图表由 CVI.db.stats() 实时计算，与库内数据严格一致（种子 + 用户新增 − 删除）。
会议分布
年份分布
方向分布
常见问题
点击展开技术栈说明
纯前端静态站：无后端服务，可整体部署到任意静态托管（含华为云）。 Tailwind CSS：原子类构建深色科研仪表盘视觉系统，图标统一使用本地 MDI 图标集。 ECharts：走势 / 排行 / 图谱 / 环形图全部本地渲染，无外部网络依赖。 localStorage：论文库、收藏、阅读状态、标签与笔记本地持久化，跨页面共享。 Semantic Scholar / Crossref API：在线爬取元数据，失败自动回退演示数据。