微软学术搜索（Microsoft Academic Search）是微软研究院开发的免费学术搜索引擎。它为研究员、学生、图书馆馆员和其他用户提供了一个更加智能、新颖的搜索平台，方便用户查找学术论文、知名学者、国际会议、权威期刊等信息。同时，微软学术搜索作为一个研究试验平台，展现了研究院在对象级别垂直搜索、命名实体的提取和消歧、数据可视化等研究领域的最新研究成果。
作为一个研究原型，微软学术搜索覆盖的学术领域仍比较有限，我们衷心感谢您的反馈与贡献。您可以通过Twitter 关注我们，或者加入我们的论坛。
学术搜索
要实现基本的搜索功能，只需简单地输入关键词，然后单击搜索按钮。
微软学术搜索不仅仅涵盖计算机科学，而且已经逐步扩展到其他学科，您可以通过指定感兴趣的学科领域来缩小搜索范围，快速找到所需论文。
例子：输入关键词；点击"All Domains"按钮；从下拉表中选择一个复选框，可将您的搜索范围缩小到指定学科。
如果您有更为具体的搜索条件，您可以使用高级搜索，以提高搜索的准确性与有效性。点击“高级搜索”（Advanced Search）并输入以下选项的具体值：作者、会议、期刊和年份。
例子：查找1999年之后发表的与"data mining"相关的论文，输入关键词并设置年份。
用户编辑
微软学术搜索允许用户在线修正数据。如果您发现作者的资料、论文的资料有误，或是我们提供的信息已过时，您可以直接在网上进行修改。微软学术搜索目前支持修改的数据项包括：作者的基本信息，如姓名、所属机构、头像及个人主页；论文的基本信息；上传论文；确认论文归属等。您的修改经编辑验证后将更新在网页上。如果您有其它修改需求，请与我们联系。我们致力于提供最新、最准确的学术信息，期待您的参与。
获取最新的征稿信息
您可能希望了解某个学术会议的论文提交截止期限，或是您想要查询该学术会议的召开地点，那么， 征稿信息（Call for Papers, CFP）对您而言是一个非常有用的工具。
征稿信息页面将自动显示最近半年的会议列表，您可以通过学科筛选（Domain Filter）来锁定目标会议。将鼠标放在时间线上，就能看到每个会议的时间安排。点击“地图视图”，可以方便地查找到会议地点。
您也可以在搜索框中输入会议名称（全称或缩写名）来查找感兴趣的会议。
展现多样的作者关系
合作关系图 （Co-author Graph）中每个节点代表一名作者，节点越大意味着作者所发表的著作越多，合作数量越多的合作者离作者的距离越近。
合作关系路径图（Co-author Path）展示了两个学者之间的合作路径，路径中的每条边表示两个端点代表的作者间存在合作关系。
学术引用图（Citation Graph）呈现作者之间的引用关系。图中每个节点代表一名作者，位于页面左上角的作者为被引用作者，引用该作者的文章越多，与该作者的距离越近。
学术家族树（Genealogy Graph）呈现作者之间的导师/学生关系。在主要作者上方是其导师, 下方是其学生。 当学生数量较多的时候, 学生按机构进行归类。
您可以点击页面右上方的Embed选项将上述图形化展示页面嵌入个人主页。
将论文嵌入到自己的个人主页
微软学术搜索允许您将论文列表嵌入到其它网页，比如您的个人主页。
具体步骤：在作者详细页面中点击Embed，然后点击“生成JavaScript 代码”（Generate JavaScript code），复制显示在右侧窗口中的全部JavaScript 代码并黏贴到您的个人主页。
查看论文的引用信息
引文内容（Citation Context）列出了引用论文对原始论文的转述内容，帮助用户方便、快速地理解其他作者对原始论文的评价。
您可以在论文详细页面中找到引文内容，一条典型的结果会包括从引用论文中实际摘录的一段内容、引用论文的第一作者以及引用论文的题目。系统默认显示5条结果，如果您想查看更多，请点击引文内容（Citation Context）。
论文引用图展现了论文之间的引用关系, 您可以通过这个直观的引用图梳理知识脉络, 找到相关论文, 拓宽对某专业的理解。
直观显示各学科领域的出版物动态
领域动态（Domain Trend）以叠加分布图的方式直观展示了各学科领域的研究动态。
您可以通过页面左侧的面板来过滤或自定义显示的学科领域，调整时间轴可让您更改感兴趣的时间段。您可以点击某个感兴趣的学科领域以查看该领域的作者列表。
获取研究机构的更多信息
微软学术搜索推出两个新功能以帮助您更多了解研究机构的相关信息。
A． 学术地图
学术地图（Academic Map）使用可视化地图展示全世界研究机构的地理分布，地图中的每个点代表一个研究机构，点击某一个机构会显示该机构学者的详细信息。您也可以通过指定学科领域来对研究机构进行筛选。
B． 机构比较
您可以点击机构详细页面中的比较按钮，将该机构与其它机构进行比较。在机构比较页面中，您可以看到两个机构所发表论文量、引用量、研究侧重以及所属学者的对比情况。
搜索结果页面
微软学术搜索基于您所输入的搜索词给出相应的搜索结果。例如：搜索“data mining”返回的页面如下：
A：年份筛选：通过限定年份条件进一步过滤搜索结果。
B：结果：一条典型的搜索结果包含以下信息：
- 论文题目：链接到论文详细信息页面，显示该论文的作者信息、摘要、参考书目、引用书目等。
- 查看论文：链接到论文浏览/下载页面。
- 引用：该论文的引用数量。
- 作者姓名：链接到作者详细信息页面，该页面显示作者的个人主页、所属机构、论文列表等。
- 论文摘要。
- 出版时间。
- 论文来源：链接到会议、期刊的详细信息网页，显示其论文数量、引用数量、论文列表等。
C：侧栏：通过选择不同的学科领域，您可以进一步过滤您的搜索结果。
对象的详细页面
您只需点击微软学术搜索任一页面上的论文题目、作者姓名、机构名称、会议名称、期刊题目或关键词，即可访问相应对象的详细信息页面。例子：这是关于作者Wei-Ying Ma的详细信息页面：
系统将学者分为两种类型。当头像显示为一个问号时，表明这个学者的资料还未被任何用户编辑过，欢迎您对资料进行补充或更正；另一种类型的学者资料则已被人工编辑，您对这些学者资料做进一步更新时请更为谨慎。
H-指数
H-指数是Jorge E. Hirsch提出的一种评价科研人员学术成就的方法。Hirsch定义一个科研人员的h指数为在一定期间内他发表的论文至少有h篇的被引频次不低于h次。
H-指数也可以用来衡量一个机构的学术成就。我们基于以下方法计算该指数：一个机构的论文数量包括（a）由当前属于该机构的学者所发表的论文；（b）该论文发表时相关作者属于该机构。一个机构的h指数指一定时期内该机构的论文至少有h篇的被引频次不低于h次。
G-指数
G-指数是基于科研人员被引次数的分布来评价科研人员学术成就的另一种方法。该指数由Leo Egghe提出，一个科研人员的g-指数指他的g篇被引次数最多的论文平均有g次被引，g是可能的最大数目。
学科信息排序表
微软学术搜索提供各学科领域各种信息的排序表，通过列表，您可以发现有影响力的论文、作者、会议、期刊和机构等。
微软学术搜索通过开放API，允许用户访问我们的海量数据，帮助开发人员构建各种创新性应用程序。无论您是要进行学术机构排序，还是要展示论文引用关系，API都可以让您轻松启动这些项目。
了解更多关于API的信息，请参考API 介绍页。