以研究科学创新与演化规律为目的的科学学近年来迎来了进一步的发展, 科技大数据领域知识图谱在其中发挥了重大的作用. 本文将从科技大数据知识图谱构建及应用研究角度, 对科学学研究过程中发挥重大推动作用的科技领域知识图谱技术进行系统、深入的综述, 阐述科技大数据知识图谱构建过程中涉及的科技实体抽取、科技实体消歧、科技关系抽取、科技关系推断等问题, 对科技实体推荐、科技社区发现、科技实体评价、学科交叉以及学科演化等科技大数据知识图谱分析挖掘方法进行系统梳理, 并给出科技大数据知识图谱未来的研究及应用方向.
https://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSI/50/7/10.1360/SSI-2019-0271?slug=abstract
成为VIP会员查看完整内容
相关内容
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
Arxiv
5+阅读 · 2019年5月20日
相关VIP内容
相关资讯
相关论文
Arxiv
5+阅读 · 2019年5月20日
微信扫码咨询专知VIP会员