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Visualizing Article Similarities via Sparsificd Article Network and Map Projection for Systematic Reviews

机译：通过SparsificD文章网络和地图投影可视化文章相似性

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Systematic Reviews (SRs) of biomedical literature summarize evidence from high-quality studies to inform clinical decisions, but are time and labor intensive due to the large number of article collections. Article similarities established from textual features have been shown to assist in the identification of relevant articles, thus facilitating the article screening process efficiently. In this study, we visualized article similarities to extend its utilization in practical settings for SR researchers, aiming to promote human comprehension of article distributions and hidden patterns. To prompt an effective visualization in an interpretable, intuitive, and scalable way, we implemented a graph-based network visualization with three network sparsifi-cation approaches and a distance-based map projection via dimensionality reduction. We evaluated and compared three network sparsification approaches and the visualization types (article network vs. article map). We demonstrated the effectiveness in revealing article distribution and exhibiting clustering patterns of relevant articles with practical meanings for SRs.
机译：生物医学文献的系统评论（SRS）总结了高质量研究的证据，以通知临床决策，但由于大量的文章收藏，是时间和劳动力密集。从文本特征建立的文章相似以有助于识别相关文章，从而有效地促进了文章筛查过程。在这项研究中，我们可视化文章的相似性，以扩展其利用的SR研究人员的实际设置，旨在促进人类对文章分布和隐藏模式的理解。为了提示以可解释，直观和可扩展的方式提示有效的可视化，我们通过维度减少实现了基于图形的网络可视化和基于距离的地图投影。我们评估并比较了三种网络稀疏方法和可视化类型（文章网络与文章地图）。我们展示了揭示文章分布和表现出相关文章的聚类模式的有效性，具有SR的实用意义。

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