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# OpenICLR

ICLR（International Conference on Learning Representations）论文-作者-审稿人关系可视化系统。

## 功能特性

- 📊 动态可视化论文投稿和审稿关系网络
- 🔍 支持按投稿号、作者名称、审稿人代号搜索
- 📈 按需加载节点，优化性能
- 🎯 交互式节点展开，探索连接关系
- 📱 响应式设计，适配不同屏幕
- 🌐 支持 GitHub Pages 部署

## 快速开始

### 本地运行

1. **准备数据文件**

确保项目目录中有以下文件：
   - `graph_index.json` - 图数据索引文件（必需）
   - `graph_data.json` - 图数据文件（可选，用于完整数据）

2. **生成数据索引**（如果还没有）

如果你有 `graph_data.json` 文件，可以运行：
   ```bash
   python build_index.py
   ```

3. **启动本地服务器**

```bash
   # Windows
   start_server.bat
   
   # Linux/Mac
   ./start_server.sh
   
   # 或手动启动
   python -m http.server 8000
   ```

4. **访问应用**

打开浏览器访问 `http://localhost:8000/index.html`

**注意**：必须通过 HTTP 服务器访问，不能直接双击 HTML 文件（浏览器安全限制）

### GitHub Pages 部署

1. **启用 GitHub Pages**
   - 进入仓库 Settings → Pages
   - Source 选择 "Deploy from a branch"
   - Branch 选择 `main`，目录选择 `/ (root)`

2. **推送代码**
   - 将代码推送到 `main` 分支
   - GitHub Pages 会自动部署

3. **访问网站**
   - 部署完成后访问：`https://[你的用户名].github.io/openiclr/`

## 使用说明

### 添加节点

在搜索框中输入以下内容之一，然后点击"添加节点"或按回车键：

- **投稿号**：如 `4846`、`Submission1`、`ICLR.cc/2026/Conference/Submission1`
- **作者名称**：如 `~David_R`、`David R`（支持部分匹配）
- **审稿人代号**：如 `~Hyunsu_Kim2`、`Hyunsu Kim`（支持部分匹配）
- **论文标题**：输入论文标题的部分内容进行搜索

### 节点操作

- **单击节点**：自动展开该节点的所有连接，显示详细信息面板
- **双击节点**：聚焦并放大该节点
- **拖拽节点**：手动调整节点位置
- **鼠标滚轮**：缩放视图
- **拖拽背景**：平移视图

### 其他功能

- **清空图表**：清除所有已加载的节点和边
- **适应窗口**：自动调整视图以适应所有节点
- **实时统计**：页面顶部显示已加载的节点和边数量

### 节点类型

- **论文节点**（绿色方框）：表示 ICLR 提交的论文
- **作者节点**（蓝色圆点）：表示论文作者
- **审稿人节点**（橙色圆点）：表示审稿人

### 关系类型

- **投稿关系**（蓝色箭头）：作者 → 论文
- **审稿关系**（红色箭头）：审稿人 → 论文

## 文件说明

### 必需文件

- `index.html` - 主页面
- `graph_index.json` - 图数据索引（必需，用于搜索和快速加载）

### 可选文件

- `graph_data.json` - 完整图数据（可选，如果使用分块加载则不需要）
- `load_chunked_json.js` - 分块 JSON 加载器（支持大文件）
- `build_index.py` - 构建数据索引脚本
- `split_large_files.py` - 分割超过 100MB 的文件

## 大文件处理

GitHub 限制单个文件不能超过 100MB。如果 `graph_index.json` 文件超过限制：

1. **手动分割**：
   ```bash
   python split_large_files.py graph_index.json
   ```

2. **自动加载**：
   分割后的文件会保存在 `graph_index_chunks/` 目录中，`load_chunked_json.js` 会自动处理分块加载。

## 技术栈

- **vis.js Network** - 网络图可视化库
- **纯 JavaScript** - 无需额外构建工具
- **HTML5/CSS3** - 现代化 UI 设计

## 浏览器兼容性

- Chrome（推荐）
- Firefox
- Edge
- Safari

需要启用 JavaScript 支持。

## 数据格式

### graph_index.json 结构

```json
{
  "nodes_by_id": {
    "node_id": {
      "id": "node_id",
      "label": "节点标签",
      "type": "paper|author|reviewer",
      "title": "论文标题（如果是论文）"
    }
  },
  "nodes_by_label": {
    "标签": ["node_id1", "node_id2"]
  },
  "edges_by_node": {
    "node_id": {
      "incoming": [...],
      "outgoing": [...]
    }
  }
}
```

## 常见问题

### Q: 无法加载数据？

**A**: 确保：
1. `graph_index.json` 文件与 `index.html` 在同一目录
2. 使用 HTTP 服务器访问（不能直接双击 HTML 文件）
3. 检查浏览器控制台是否有错误信息

### Q: 图太大，性能慢？

**A**: 
- 使用搜索功能只查看特定节点及其邻居
- 使用"清空图表"功能清除不需要的节点
- 按需加载设计已经优化了性能，避免一次性加载所有数据

### Q: 节点重叠看不清？

**A**: 
- 使用"适应窗口"按钮自动调整视图
- 手动拖拽节点调整位置
- 使用搜索功能减少显示的节点数量

## 许可证

MIT License

## 相关链接

- [OpenReview 平台](https://openreview.net/)
- [ICLR 官网](https://iclr.cc/)
- [vis.js 文档](https://visjs.github.io/vis-network/docs/network/)

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