SKS:—种科技领域大数据知识图谱平台

作     者：周园春 常青玲 杜一 Zhou Yuanchun;Chang Qingling;Du Yi

作者机构：中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《数据与计算发展前沿》 (Frontiers of Data & Computing)

年 卷 期：2019年第1卷第1期

页      面：82-93页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划云计算与大数据重点专项(2018YFB1004001) 国家自然科学基金重点项目(61836013) 中国烟草总公司科技重大专项(110201901027(SJ-06)) 广东省生物医药计算重点实验室(201613030301007) 中国科学院“十三五”信息化建设专项(XXH13504-03)。 

主　　题：知识图谱 大数据 数据采集 汇聚融合 关联关系 可视化 

摘      要：【目的】科技领域大数据知识图谱致力于为科研工作者提供更精准、更全面、更有深度和广度的检索与分析结果,进而为学科研究提供切实的、有价值的参考。【文献范围】文章重点调研国内外基于数据的科技评估方法、基于知识图谱的交叉学科研究,以及知识图谱构建中的关键技术方法和基于领域知识的知识图谱建设应用等。【方法】本文给出一种科技领域大数据知识图谱平台SKS,基于SKS平台的整体架构,阐述构建科技领域知识图谱的关键技术及平台工具,并给出相关关键技术及平台在不同领域的应用。【结果】SKS平台及应用在为相关领域构建资源知识管理系统的同时,为科研人员提供了精准的、多维的、相互关联的智能检索服务。【局限】科技领域大数据知识图谱在不断发展中,数据质量(数据源自身质量及数据融合产生的误差)在一定程度上影响了平台的应用效果,未来希望在数据消歧方面进行更多的探索。【结论】科技领域大数据知识图谱以其较强的语义处理能力和关系发掘能力,较好的组织了科技领域的人员、机构、成果、事件等海量异质异构数据,为科技评估提供辅助功能,其在具体项目中的应用效果均获得领域专家的认可。