利用Microsoft学术图形API检索研究领域

Question

我试图从微软学术图表中检索0级FieldOfStudy“计算机科学”的全部“研究领域”。到目前为止，我通常有以下curl代码来检索字段：

curl -X POST \
  https://api.labs.cognitive.microsoft.com/academic/v1.0/evaluate \
  -H 'Cache-Control: no-cache' \
  -H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
  -H 'Ocp-Apim-Subscription-Key: my_subscription_key' \
  -d 'expr=Ty%3D'\''6'\''&attributes=Id%2CFL%2CFN%2CFC.FN%2CFP.FN%2CFC.FId%2CFP.FId'

这不会引发任何错误，但需要进一步修改，以便检索：

1. 研究的所有子领域(子女、孙辈等)“计算机科学”的研究领域。
2. 并不局限于前1000个研究领域(岗位评估的最大限度)。

虽然我是以curl的方式这样做的，但我也愿意使用python方法，以防这是一个更好的选择。

Answer 1

如果您的目标是枚举计算机科学项下的所有后代研究领域，则需要进行递归调用，因为每个学习领域(意味着父母和子女，而不是祖父母或孙辈)只对直接级别进行索引。

幸运的是，使用查询表达式"Composite(FP.FId=parent_fos_id)“来完成这一任务非常简单。

下面是一些示例C#代码，用于获取所有的后代研究领域(抱歉，我不精通Python，但应该很容易弄清楚我在做什么)：

static void GetAllDescendantFieldsOfStudy(long fieldOfStudyId, int level, ref SortedSet<long> descendants)
{
    var client = new HttpClient();
    client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "_subscription_key_");

    var jsonString = 
        client
        .GetStringAsync(
            new Uri($"https://api.labs.cognitive.microsoft.com/academic/v1.0/evaluate?expr=Composite(FP.FId={fieldOfStudyId})&model=latest&count=1000&offset=0&attributes=Id,DFN"))
        .Result;

    var jsonObject = Newtonsoft.Json.Linq.JObject.Parse(jsonString);

    var childCount = jsonObject["entities"].Count();

    if (childCount > 0)
    {
        var children = jsonObject["entities"];

        foreach (var child in children)
        {
            var childId = child.Value<long>("Id");
            if (!descendants.Contains(childId))
            {
                descendants.Add(childId);

                Console.WriteLine($"{new String('\t', level)}Expanding {child.Value<string>("DFN")}");

                GetAllDescendantFieldsOfStudy(childId, level + 1, ref descendants);
            }
        }
    }
}

要使用它，只需使用计算机科学ID调用它，即：

var descendants = new SortedSet<long>();

GetAllDescendantFieldsOfStudy(41008148, 0, ref descendants);

不幸的是，没有办法绕过1000的最大结果数。您只需使用偏移量来拆分请求。

希望这能有所帮助！