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不知道你是在哪个地方看到“思源笔记要取消文档树”这个观点的，这也是我第一次看到有人提出这个观点，文档树作为思源和 rr、logseq 的不同点之一，我始终认为文档树是不能取消的，包括思源特有的“靠笔记本释放性能”等功能都要靠文档树功能来支持
文档树和 MOC 都是自顶向下结构化管理笔记的方法，两者可以在不同的角度进行笔记的结构化管理
详细案例和相关讨论可以查看 思源第一次双链实践交流会讨论区 下面的回帖
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典型双链笔记软件类似 roam research、logseq 都是没有文档树的，因此主要使用 MOC 的思想进行自顶向下的文件管理，而思源里面是有文档树的，因此可以有不同的方法。
但因为有很多用户是从传统笔记软件中转过来的，因此文件夹分类的思想根深蒂固，对于一些新的方法可能会难以接受，因此需要让大家跳出舒适圈，尝试一些新的方法，在视频下面我也放了一个挑战：
- 3 天的时间（最好能尝试更长时间）
- 忘记文档树、忘记标签树，当做这两个功能不存在，完全使用双链构建笔记系统
- 把所有内容都写在 daily note 中，并且 daily note 中通过列表写笔记
3 天过后，开始思考重构自己原先的笔记系统，这时候对 MOC 和文档树的理解会和之前不一样，这时候可以尝试将 MOC 和文档树进行结合使用，也希望大家能多多分享自己如何将文档树和 MOC 结合的案例，可以一起讨论，事实上，我在去年也是将 MOC 和文档树结合使用管理知识体系的，但在今年对文档树有了不一样的理解，在文档树上只进行时间层面的分类，在 MOC 上进行知识体系、时间管理等层面的分类。
关于图谱，我自己的研究方向和知识图谱有一定关系，知识图谱领域主要研究内容有两个：① 构建知识图谱，这是起点，后续应用的基础；② 将知识图谱和其他技术结合进行应用，例如利用知识图谱增强预训练语言模型，利用知识图谱增强推荐系统，利用知识图谱增强机器翻译，知识图谱本身是没有明显的应用价值的，需要和其他技术结合。
而在双链软件中，很多人将重心放在了知识图谱的构建上，而且将知识图谱的构建当成了终点，而事实上，这只是起点而已，真正有价值的是如何让构建出来的知识图谱能赋能知识管理，这个难度非常大，我目前唯一看到的类似应用就是学术图谱在文献挖掘等领域的应用，但它是以文献、学者、出版地点等实体作为节点，这相对来说还是比较粗粒度，而笔记内容是非常细粒度的，我目前还没看到将知识图谱和细粒度笔记管理结合的算法或应用。
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“你用文档树找过你的文件吗？”：这个问题的主体是“找文件”，那么找文件有很多方法，例如在构建好的 MOC 中找文件，使用搜索找文件，在文档树中找文件。如果要找的文件属于构建好的体系中的一部分，那么可以通过 MOC，如果要找的文件属于零散的文件，可以通过搜索，不知道你是在什么场景下只能使用文档树找文件，而不能使用 MOC 或者搜索找文件。
如果是连得文档的关键字都想不出来，那么至少应该记得是在哪几个月写的这个文档，在视频中也可以看到，我的文档树中，某个月创建的文档都是该月文档例如《03》的子文档，那么在这几个月份下面找就好。如果是使用文档树管理的话，要找这种连得关键字都想不出来的文档，也应该是比较困难的，需要在文档树中找到有可能存在该文档的部分，然后进行遍历搜索。
某种程度上，我现在也有在用文档树管理文档，只不过文档树中的分类只有三层，第一层年份，第二层月份，第三层是该月的所有文档。在文档树中通过时间管理文档，在 MOC 中通过知识体系和分类管理文档。
我没有说图谱没用，我自己在科研时也做知识图谱的研究，不可能我还主动研究一个没用的东西吧，我说的是单独只有一个图谱是很难通过肉眼从中挖掘有价值的信息，所有图谱的应用场景都是图谱和其他技术的结合，图谱的价值需要和其他技术结合才能充分体现，例如需要有一个算法从图谱中挖掘信息，但这个是非常难做的，目前双链软件都停留在构建知识图谱的层面，最多是知识图谱应用的起点，剩下来还有很长的路要走。
思源重置图谱目前走的是白板路线，其实还是 MOC，已经和图谱没有关系了，其他软件也没有在图谱构建功能的基础上做图谱数据挖掘的功能，只有在去年听说葫芦笔记有这方面的想法，但现在也是杳无音信。
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