了得網自然科學_機構知識圖譜的構建及其應用

內容簡介

2004年以來，知識圖譜作為一個專門的研究領域，得到了越來越多研究者的關注。《機構知識圖譜的構建及其應用》首先回顧了知識圖譜的發展歷程，並對知識圖譜的內涵進行了辨析。其次，通過對大量知識圖譜研究成果的梳理，研究了國內外知識圖譜研究的現狀；通過對Web of Science的引證關繫圖等知識圖譜的應用情況的調研，分析了這些應用的不同功能和效用。第三，在比較知識圖譜構建的一些方法、工具、數據源和流程，提出了一個基於QICP的機構知識圖譜構建流程。第四，以引文數據庫、學術搜索引擎和項目數據源為基礎探討了機構知識圖譜的構建。後一部分，探討了機構知識圖譜在科研創新團隊遴選、機構合作和期刊發文主題演化等科研實踐工作中的應用。

作者簡介

序一
序二
第1章知識圖譜概述
節知識圖譜的發展歷程
第二節知識圖譜的內涵
第三節知識圖譜與搜索引擎
第2章知識圖譜研究與應用現狀
節知識圖譜研究現狀分析
第二節知識圖譜的應用
第3章構建機構知識圖譜的方法、工具、數據源和流程
節構建機構知識圖譜的方法
第二節構建機構知識圖譜的工具及數據源
第三節機構知識圖譜構建流程
第4章基於引文數據源的機構知識圖譜構建序一

序二

第1章知識圖譜概述

節知識圖譜的發展歷程

第二節知識圖譜的內涵

第三節知識圖譜與搜索引擎

第2章知識圖譜研究與應用現狀

節知識圖譜研究現狀分析

第二節知識圖譜的應用

第3章構建機構知識圖譜的方法、工具、數據源和流程

節構建機構知識圖譜的方法

第二節構建機構知識圖譜的工具及數據源

第三節機構知識圖譜構建流程

第4章基於引文數據源的機構知識圖譜構建

節基於來源文獻屬性與被引文獻屬性的機構知識圖譜

第二節基於Web of Science數據的機構知識圖譜

第三節基於CSSCI數據的機構知識圖譜比較

第四節安徽財經大學機構知識圖譜構建

第5章基於學術搜索引擎的機構知識圖譜構建

節學術搜索引擎及其應用

第二節數據采集與整理

第三節   三個研究機構數據的比較與分析

第四節作者引文網絡、合作網絡與合作路徑

第6章基於項目數據源的機構項目圖譜構建

節   國內相關研究文獻評述

第二節   數據源及數據分析概念模型

第三節機構項目知識圖譜的實證研究

第7章機構知識圖譜的應用研究

節基於兩類合作網絡的科研創新團隊成員遴選研究

第二節科研合作網絡在創新團隊成員遴選中的應用研究

第三節基於期刊數據的機構合作演變研究

第四節學術期刊發文主題演變的實證研究

後記

在線試讀

第1章
知識圖譜概述
圖畫作為人類早期的敘事方式，在人類文明出現以前，便跨越了語言、文字的障礙，成為史前文明時代重要的交流方式。歷史總是驚人地相似，幾千年之後的今天，“讀圖時代”再次到來。2011年4月12日，百度首席執行官(Chief Executive Officer，CEO)李彥宏在百度聯盟2011峰會上預言，中國互聯網未來幾年的主要發展機遇，將集中在“中間頁”“讀圖時代”“應用為王”等三大領域。他還表示，全新的讀圖時代已經來臨，主營圖片內容的網站將獲長足發展
截至2011年12月，中國學術期刊網絡出版總庫收錄全文文獻總量3 398 萬餘篇；其中超過63%的文獻中有規範的圖片，平均每篇文獻有圖片4張左右。中國優秀碩士學位論文全文數據庫收錄優秀碩士學位論文134萬餘篇，其中超過80%的優秀碩士論文中有圖片，平均每篇論文中有圖片40張左右。中國博士學位論文全文數據庫收錄博士學位論文17萬餘篇，其中超過80%的博士論文中有圖片，平均每篇論文中有圖片50張左右。這些數據從一個側面反映出，學術圖片在科學研究領域是研究人員表達和傳播知識內容的一種重要方式。
中國知識基礎設施(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)學術圖片知識庫是我國個學術類圖片的知識庫產品。它采用同方知網自主研發的智能挖掘技術，從各類學術文獻中提取出千萬量級的圖形、圖像等內容，加以規範化編輯整理，提供相似圖表的檢索、對比和分析功能等知識發現功能，將大大提高學術文獻知識傳播和應用效果。它以CNKI中國知識資源總庫文獻中提取的圖片數據，把所有的圖片劃分為五個大類——形態圖、譜線圖、曲線圖、繫統圖、分析圖，二級類目下又細分為254種類型。該學術圖片知識庫現有圖片2 600萬餘張，預計2013年之後每年新增圖片150萬餘張。
筆者利用CNKI學術圖片知識庫查詢發現，圖書情報與數字圖書館、互聯網技術、計算機軟件及應用、新聞與傳媒的學術圖片數量分別為56 129張、411 305張、2 708 384張和51 557張(截至2014年10月27日)。從數據可以發現，不同學科之間學術圖片的數量有較大的差異。例如，計算機軟件及應用專題的學術圖片數量達到了百萬級，互聯網技術的學術圖片數量是十萬級，圖書情報與數字圖書館、新聞與傳媒是萬級。這一方面與學術期刊的數量有關，期刊數量越多，論文中出現學術圖片的幾率越大；另一方面也體現了學術圖片在表達知識方面的研究習慣。另外，從表1-1看，每個專題的學術圖片數量是一個穩定上升但有一定波動的狀態。2013年學術圖片占總體數量的比例差別較大，可能與數據庫中圖片更新數據不及時有一定關繫。第1章

知識圖譜概述

圖畫作為人類早期的敘事方式，在人類文明出現以前，便跨越了語言、文字的障礙，成為史前文明時代重要的交流方式。歷史總是驚人地相似，幾千年之後的今天，“讀圖時代”再次到來。2011年4月12日，百度首席執行官(Chief Executive Officer，CEO)李彥宏在百度聯盟2011峰會上預言，中國互聯網未來幾年的主要發展機遇，將集中在“中間頁”“讀圖時代”“應用為王”等三大領域。他還表示，全新的讀圖時代已經來臨，主營圖片內容的網站將獲長足發展

截至2011年12月，中國學術期刊網絡出版總庫收錄全文文獻總量3 398 萬餘篇；其中超過63%的文獻中有規範的圖片，平均每篇文獻有圖片4張左右。中國優秀碩士學位論文全文數據庫收錄優秀碩士學位論文134萬餘篇，其中超過80%的優秀碩士論文中有圖片，平均每篇論文中有圖片40張左右。中國博士學位論文全文數據庫收錄博士學位論文17萬餘篇，其中超過80%的博士論文中有圖片，平均每篇論文中有圖片50張左右。這些數據從一個側面反映出，學術圖片在科學研究領域是研究人員表達和傳播知識內容的一種重要方式。

中國知識基礎設施(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)學術圖片知識庫是我國個學術類圖片的知識庫產品。它采用同方知網自主研發的智能挖掘技術，從各類學術文獻中提取出千萬量級的圖形、圖像等內容，加以規範化編輯整理，提供相似圖表的檢索、對比和分析功能等知識發現功能，將大大提高學術文獻知識傳播和應用效果。它以CNKI中國知識資源總庫文獻中提取的圖片數據，把所有的圖片劃分為五個大類——形態圖、譜線圖、曲線圖、繫統圖、分析圖，二級類目下又細分為254種類型。該學術圖片知識庫現有圖片2 600萬餘張，預計2013年之後每年新增圖片150萬餘張。

筆者利用CNKI學術圖片知識庫查詢發現，圖書情報與數字圖書館、互聯網技術、計算機軟件及應用、新聞與傳媒的學術圖片數量分別為56 129張、411 305張、2 708 384張和51 557張(截至2014年10月27日)。從數據可以發現，不同學科之間學術圖片的數量有較大的差異。例如，計算機軟件及應用專題的學術圖片數量達到了百萬級，互聯網技術的學術圖片數量是十萬級，圖書情報與數字圖書館、新聞與傳媒是萬級。這一方面與學術期刊的數量有關，期刊數量越多，論文中出現學術圖片的幾率越大；另一方面也體現了學術圖片在表達知識方面的研究習慣。另外，從表1-1看，每個專題的學術圖片數量是一個穩定上升但有一定波動的狀態。2013年學術圖片占總體數量的比例差別較大，可能與數據庫中圖片更新數據不及時有一定關繫。

由於學術圖片在表達和傳播知識方面的優勢，同時隨著各種條件的成熟，知識圖譜目前已經成為一個快速發展的跨學科研究領域。如果以2003年加利福尼亞的學術研究會作為這個領域研究開始的一個時間節點，它已經走過了11個年頭。盡管學術界目前對知識圖譜的概念還存在不同的認識，但已經形成了一個基本共識:知識圖譜是通過不同類型的圖形和圖像來揭示之間的關繫及知識發展的過程。

表1-1 2005~2013年四個專題學術圖片數量所占比例單位:%

知識圖譜的出現得益於很多方面的因素。，數據、信息和知識的數量在不斷增加，為知識圖譜的研究提供了豐富的“原材料”。第二，相關理論與技術的發展為研究人員加工“原材料”，使其以不同類型的圖形、圖像等圖片形式呈現提供了可能。尤其是數據可視化、信息可視化和知識可視化理論和技術在近年來發展非常迅速，產生了許多可以讓研究人員應用的各類可視化工具。第三，由於知識的急劇增加，研究者從現有知識當中查找自己所需要的知識的難度也相應增加，效率在下降，因此產生了從大量知識當中快速獲取自己所需知識的需求。第四，傳統互聯網和移動互聯網技術的不斷發展，催生了許多個性化的應用，為用戶需要的滿足提供了不同的平臺。第五，谷歌、百度、搜狗等搜索引擎企業和中國知網、萬方數據等數據庫服務發現了通過可視化技術提升信息服務水平的商機。

節知識圖譜的發展歷程

一、一次學術研討會

在《科學知識圖譜:方法與應用》一書的導言中，大連理工大學劉則淵教授描述了他在2004年4月10日讀完題為“科學家擬繪制科學門類圖”的消息之後的那個不眠之夜的感觸劉則淵，陳悅，侯海燕，等.科學知識圖譜:方法與應用.北京:人民出版社，2008:1-3。他特別提到了2003年5月9日和10日在加利福尼亞大學歐文分校的美國國家科學院貝克曼激光研究中心舉辦的主題為“知識圖譜測繪”(Mapping Knowledge Domains)的大型學術研討會。來自計算機、信息與認識科學、數學、地理學等領域的專家、學者，從不同角度介紹了有關知識圖譜的研究成果，共發表20多篇學術論文。從Ron Wild提供的圖片(圖1-1)，我們可以看到美國科學情報研究所名譽所長加菲爾德(E. Garfield)等熟悉的面孔。

圖1-1“知識圖譜測繪”大型學術研討會部分與會作者

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