研究路径01
从一个问题开始沿研究语义交叉筛选，而不是把相关词拆成彼此割裂的搜索。
ABOUT PENGCHENG MENTOR · 鹏程问导让每一次探索，
研究问题 · 方向路径 · 导师候选
让每一次探索，
都更接近真正匹配的导师
鹏程问导面向 QS100 及双一流高校硕博申请者。从一个研究问题出发，沿主题、方法与论文证据展开， 建立可核验、可比较的导师候选。
可追溯来源官网 · 论文 · 公开学术资料
双路径已知方向 / 兴趣探索
可解释展示匹配依据与关联
可沉淀收藏、比较与申请准备
01 · WHY A GRAPH
为什么需要图谱
信息是分散的
导师信息散落在院系官网、个人主页、论文数据库和各种个人表格里。逐个翻找，很难形成全局判断。
列表看不出关系
几十张卡片排成一列，看不出候选之间的研究主题、方法与机构关联，也看不出谁和谁属于同一个研究簇。
图谱让结构显形
从一个研究问题出发，观察哪些方向彼此接近、哪些导师聚成主题簇，再进入详情核验——探索代替遍历。
02 · TWO PATHS
两条探索路径
方向 → 导师候选
输入具体研究问题，结合国家/地区、学校、学院、学科与导师类型完成筛选，再用语义检索寻找研究内容接近的导师。
兴趣 → 方向 → 导师
先根据学科、经历与兴趣生成研究方向图谱。选择一个方向后，以它为中心展开相关导师节点。
03 · HOW IT WORKS
推荐如何产生
- 1结构化筛选
国家/地区、QS 区间、导师阶段、目标学位等明确条件先行过滤。
- 2语义检索
在导师主页、研究简介和论文摘要中进行检索，保留研究问题的原始锚点。
- 3解释与重排序
结合你的背景、技能和研究偏好，生成可阅读的契合理由。
- 4人工核验
最终身份、任职状态和招生信息必须回到学校官网确认。
04 · DATA PRINCIPLES
未来导师数据库的基本原则
保留学校官网、个人主页和公开学术来源链接。
导师卡片显示最后核验日期，过期数据进入复核队列。
结构化事实来自数据库；AI 负责检索解释，不负责凭空确认事实。
分数只描述研究主题、方法和偏好之间的关联。