科技情报大数据挖掘与服务平台
aminer 使用手册
AMiner的使用手册一、简介AMiner是一个由清华大学计算机科学与技术系教授唐杰率领团队建立的新一代科技情报分析与挖掘平台，具有完全自主知识产权。
自2006年上线以来，AMiner吸引了全球220个国家和地区的800多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1000万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。
二、功能与服务1. 学者档案管理及分析挖掘：AMiner平台以科研人员、科技文献、学术活动三大类数据为基础，构建三者之间的关联关系，深入分析挖掘，为用户提供学者档案管理及分析挖掘服务。
用户可以在平台上查看学者的基本信息、发表论文情况、参与的科研项目等信息，并进行多维度的数据分析。
2. 专家学者搜索及推荐：基于平台上的大数据挖掘和分析，AMiner 能够为用户提供专家学者搜索及推荐服务。
用户可以根据自己的需求，在平台上搜索相关领域的专家学者，并查看他们的研究成果和学术影响力。
同时，平台还会根据用户的需求和兴趣，为用户推荐合适的专家学者。
3. 技术发展趋势分析：AMiner平台通过对大量科技文献的分析挖掘，能够为用户提供技术发展趋势分析服务。
用户可以在平台上查看各个领域的技术发展历程、研究热点和未来趋势，为自己的研究和发展提供参考。
4. 全球学者分布地图：借助平台的大数据和地理信息系统技术，AMiner还为用户提供了全球学者分布地图服务。
用户可以在平台上查看全球范围内的学者分布情况，了解各地区学术研究的发展状况和人才分布。
5. 全球学者迁徙图：通过分析全球范围内的学者流动情况，AMiner 还为用户提供了全球学者迁徙图服务。
用户可以在平台上查看学者们的流动趋势和分布情况，了解各地区学术研究的吸引力和影响力。
三、使用方法1. 注册与登录：用户可以在AMiner平台上注册账号并登录。
注册时需要填写正确的邮箱地址和设置密码，并按照平台要求进行实名认证。
登录后，用户可以随时访问平台上的各项服务和功能。
科技情报信息服务模式及管理策略
汇报人： 日期:
目录
• 科技情报信息服务概述 • 科技情报信息服务模式 • 科技情报信息服务管理策略 • 科技情报信息服务的应用场景 • 科技情报信息服务面临的挑战与对策 • 科技情报信息服务的未来发展趋势
01
科技情报信息服务概述
Chapter
科技情报信息定义
01
优点
自主生产模式的优点在于，由于服务机构对数据和知识产权拥有完全的控制权，因此能够 更好地保证服务的保密性和安全性。此外，由于服务机构对自身的数据和知识产权有深入 的了解，因此能够更好地进行成果转化和推广。
缺点
自主生产模式的缺点在于，由于需要独立承担全流程的工作，因此对于人力、物力和财力 的投入较大，同时也需要有较强的管理能力。此外，由于缺乏外部的竞争和合作，可能会 造成服务机构自身的封闭性和创新能力的不足。
科技情报信息是关于科学研究、技术研发、产业发展等方面的信息，包括科研论 文、专利文献、技术报告、产品介绍等。
02
科技情报信息具有专业性、时效性、多样性等特点，是科技创新和产业发展的重 要支撑。
科技情报信息服务的重要性
科技情报信息服务是科技创新和产业 发展的重要支撑，为科研人员和企业 家提供及时、准确、全面的信息，帮 助他们做出科学决策。
企业竞争情报服务
01 02
竞争对手分析
通过对竞争对手的产品、技术、市场等方面的研究和分析，科技情报信 息服务能够为企业提供竞争对手分析报告，帮助企业了解竞争对手的情 况和制定竞争策略。
市场调研
科技情报信息服务能够为企业提供市场调研服务，帮助企业了解市场需 求、市场趋势和潜在机会，为企业制定市场策略提供参考。
技术供需对接
科技情报信息服务能够为技术转移提供供需信息，帮助企 业和科研机构进行技术对接，推动技术转移和产业化。
大数据时代科技情报工作面临的挑战及应对策略
大数据时代科技情报工作面临的挑战及应对策略摘要：基于客观视角而言，情报并非是单纯意义上对信息的传递，其为通过人工智力加工后得到的信息，在商业、经济、科技、市场经营领域中具有十分巨大的现实作用。
最近一些年，我国科技情报事业发展迅速，取得了较大成就，但是，在信息时代以及大数据背景下，科技情报服务工作也面对着全新的挑战。
只有立足时代背景，不断调整和优化科技信息服务工作，使其充分发挥作用。
所以，文章详细论述了大数据世道科技情报工作的挑战，并分析了切实可行的应对策略，旨在可以为行业人士提供有价值的参考和借鉴，继而更好的为行业的可持续发展助力。
关键词：大数据时代；科技情报工作；挑战；策略前言：今天，我国社会与科技日新月异，其信息数量也获得了前所未有的增加，这样让科技情报服务机构在发展中面临巨大的挑战，但是，在大数据时代，科技信息服务机构可以充分利用大数据的优势，进而更好地促进信息服务的健康稳定发展。
当前时期，很多人士对大数据技术在科技信息服务领域的应用各持己见，一些人报好消息，一些人报坏消息。
在大数据时代，如何利用大数据的力量更好的发展自身，日渐成为科技强暴服务领域的一个重要转折点。
1大数据在科技情报服务领域的积极作用1.1大数据促进了科技情报服务领域稳步发展大数据中最重要的特征之一就是分析和处理信息数据的能力，大数据时代，信息量日渐庞大，鉴于此，会导致科技情报服务机构发展面临着一定的挑战，在如此庞大数量的信息中心，一定也会存在很多垃圾，这也会让科技情报服务机构在搜集和处理信息方面有巨大的挑战，同时，也进一步推进了科技情报服务机构的稳步发展和进步。
在这样的条件下，科技情报服务机构若要站稳脚跟并得到良好发展，则需要将自身对数据的分析和处理能力加以提升，并全面提升情报服务质量。
所以，大数据时代在一定程度上将有助于推进科技情报服务机构的稳步提升和发展。
1.2大数据丰富了科技情报领域的情报分析方式大数据时代来临前，科技情报服务领域分析信息数据始终使用的文献分析方法，但迈入大数据时代后，科技情报服务领域可以不局限于文献分析上了，通过对大数据技术的应用，科技情报服务领域逐渐衍生出了众多新的信息分析方法。
数据库科技创新智库科技情报机构建设【论文】
数据库科技创新智库科技情报机构建设摘要:科技智库是中国特色新型智库的重要组成部分，2018年以来，我国智库发展进入制度化建设的阶段。
智库在服务国家战略、社会公共政策方面的作用日益凸显。
1956年，中国情报事业创立，科技情报机构从建立伊始就肩负“智库”使命，且具备构建科技创新智库的数据资源基础和必要的实践与积累。
科技情报机构要构建基于事实型数据库的科技创新智库须从构建完善科技大数据平台、加强专业人才团队建设、建立完善良性运行机制、创新研究分析方法、优化科技智库体系等方面着力建设。
关键词:科技创新智库;事实数据;科技情报机构引言科技智库是中国特色新型智库的重要组成部分，是以科技战略政策研究和科技支撑服务公共政策制定为主要职能的专业政策研究和咨询机构。
科技智库具备智库的共性特征有:①研究工作具有政治性和现实针对性，不以学术研究为主，而以影响政府决策为科研目标。
②具有独立和非赢利性，以科研院所、高校、学会、公司、中心等命名，作为独立法人机构，不以赢利为目的。
③智力产品是赖以生存的根本，通过为决策部门提供政策思想、方案和建议等智力产品及其带来的影响和声誉来维持自身的生存与发展［1］。
科技创新智库建设基本要求与必备条件主要包括以下几点:一是具备开展决策咨询的基础资源条件。
完备的数据库和丰富的事实型数据库资源是建设科技创新智库的基础之一，客观科学的数据有助于研究人员进行定量分析，为提出科技决策建议提供强有力的支撑，避免主观臆断;二是拥有高素质的专业研究人才及研究团队。
建设科技创新智库的核心在于打造高素质的专业研究人才和研究团队，人才是最重要的创新资源之一，打造一支跨学科、跨领域的复合型人才研究团队是保持科技创新智库创新活力的内生动力;三是具备长期开展决策研究的实践与积累。
科技创新智库要成为政府部门倚重的“智囊团”，须具备长期从事科技决策研究的实践经验积累，具备较强的情报分析和政策研究能力，能够提出具有前瞻性、科学性、实效性的科技决策建议。
大数据挖掘技术在情报分析中的应用
大数据挖掘技术在情报分析中的应用一、介绍随着互联网的普及和技术的不断进步，我们已经进入了“大数据时代”。
有大量的数据正在被不断地生成和积累，这些数据的快速增长和复杂性使得传统的数据处理技术显得束手无策。
而大数据挖掘技术的出现则为挖掘这些数据中有意义的信息提供了新的方法和工具。
在情报分析中，大数据挖掘技术已经成为了一种重要的手段，为情报分析工作提供了更为全面、深入的研究数据和更为准确、及时的情报信息。
二、大数据挖掘技术的基本概念大数据挖掘技术是指利用计算机和相关软件工具，对大量数据进行分析和挖掘，以发现其中的潜在规律和信息。
它主要包括数据采集、数据预处理、建模与评估等几个基本过程。
1.数据采集数据采集是大数据挖掘技术中的一项重要工作，它包括网络爬虫、数据收集器、数据处理等多种工具和技术。
采集到的数据包含了各种各样的信息，如网页、文本、图像、音频、视频等。
这些数据的来源包括各种数据源，如社交媒体、电子商务网站、政府机构、金融机构、医疗机构、科研机构等。
2.数据预处理数据预处理是指对采集到的数据进行清理、整理、转换、过滤等预处理工作，以便更好地开展挖掘工作。
数据预处理的主要目的是去除数据中的噪声和冗余信息，并且保留有用的信息。
对于数据预处理，主要应用了数据清洗、特征提取、数据转换、数据规范化等多种技术手段。
3.建模与评估建模与评估是指对清洗后的数据进行建模和分析，以发掘其中的信息和隐藏模式。
在此过程中，数据挖掘算法和技术被广泛应用。
常用的算法包括聚类分析、分类分析、回归分析、关联规则挖掘、多层神经网络等。
三、大数据挖掘技术在情报分析中的应用情报分析是指通过收集、处理、分析和评估各种情报信息，以得到有关某个目标的情报信息，或者感知外部威胁的一项工作。
在情报分析工作中，大数据挖掘技术已经成为了一种重要的手段，主要体现在以下几个方面：1.突破数据规模限制大数据挖掘技术对规模巨大的数据处理和分析具有很强的优势，它可以快速而准确地分析海量数据中的信息，发掘出其中的规律和模式，并且找出影响某个目标的关键因素。
国家科研论文和科技信息高端交流平台的战略定位与核心特征
国家科研论文和科技信息高端交流平台的战略定位与核心特征*李广建，罗立群*本文系国家社会科学基金重大项目“大数据时代知识融合的体系架构、实现模式及实证研究”（项目编号：15ZDB129）研究成果。
摘要建设高端交流平台是对国家科技信息和科技情报体系的顶层设计，也是新时期科技情报研究和工作的指导思想，为科技情报的未来指明了发展方向。
在国家“十四五”规划中，高端交流平台的构建上升到了国家战略高度，是加强我国科学战略力量的重要任务之一，相较于一般意义的平台具有更丰富的内涵和更高的定位。
文章站在全球科技格局和创新生态的高度，从国家科技安全、国家重大需求、科技创新范式等三个维度系统思考高端交流平台的战略定位。
基于对高端交流平台的三个定位、中国国家科技战略发展的根本需要以及对全球科技创新态势的正确认知，结合中国国情，从三个维度阐释高端交流平台构建的核心特征：一是开放，从单向被动不对等开放走向双向主动对等开放交流；二是融合，从成果发布走向知识融合；三是计算，从辅助科学发现的工具走向自主科学发现的主体。
关键词高端交流平台知识融合情报计算科学发现开放科学引用本文格式李广建，罗立群.国家科研论文和科技信息高端交流平台的战略定位与核心特征[J].图书馆论坛，2022，42（1）：13-20.On the Positioning and Core Features of the National High-end Exchange Platform for Scientific and Technological Papers and InformationLI Guangjian &LUO LiqunAbstract The construction of the national high-end exchange platform for scientific and technological papers and information is among the top-level designs of the national scientific and technological information and intelligence system ，and it is vital for the strengthening of China ’s scientific strategic forces.With a view of global scientific andtechnological pattern and innovation ecology ，this paper discusses the positioning of such a national high-end exchange platform ，focusing on national scientific and technological security ，major national needs ，and scientific and technological innovation paradigms.It then makes an analysis of its three core features ，i.e.，openness ，fusion ，and computing.As for openness ，it should transfer from the one-way passive non-equivalent openness to the two-way active reciprocal open communication.As for fusion ，it should transfer from the singlerelease of scientific and technological findings to the fusion of such findings.As for computing ，it should not onlyact as a tool to assist scientific discovery ，but also become a main body of autonomous independent scientific discoveries.Keywords high-end exchange platform ；knowledge fusion ；intelligence computing ；scientific discovery ；open science0引言国家科研论文和科技信息高端交流平台(以下简称“高端交流平台”)已经被正式列入《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，这是党和国家在“百年未有之大变局”时代对我国国家科技创新体系的高瞻远瞩，是对国家科技信息和科技情报体系的顶层设计，也是新时期科技情报研究和工作的指导思想，为科技情报的未来指明了发展方向。
新时期科技情报信息服务模式及管理策略探讨
新时期科技情报信息服务模式及管理策略探讨1. 引言1.1 背景介绍近年来，随着科技的迅速发展和信息化程度的不断提升，科技情报信息服务模式和管理策略也面临着新的挑战和机遇。
科技情报信息服务作为科技创新和知识产业发展的重要支撑，扮演着连接科技资源和需求的桥梁和纽带的角色，对于提高科技创新效率、促进科技成果转化和推动产业升级具有重要的意义。
随着信息技术的不断进步和应用，科技情报信息服务模式也在不断创新和更新。
传统的科技情报信息服务模式已经无法满足新时代的需求，需要借助先进的技术和管理策略来提升服务质量和效率。
对新时期科技情报信息服务模式及管理策略进行深入探讨和研究，对于推动科技创新、促进产业发展具有重要的意义。
本文将从新时期科技情报信息服务模式探讨、科技情报信息管理策略分析、案例分析、技术创新与管理策略以及人才培养与管理策略等方面展开论述，旨在探讨如何更好地发挥科技情报信息的作用，促进科技创新和知识产业的发展。
1.2 研究意义科技情报信息服务在新时期具有举足轻重的地位，其在科技创新、产业发展和国家战略中发挥着重要作用。
通过对科技情报信息服务模式及管理策略的探讨，可以有效提升科技情报信息服务的效率和质量，推动科技创新和产业转型升级。
科技情报信息服务的发展与管理策略也直接影响着科技信息资源的整合和利用，对加快科技进步、提高竞争力具有重要意义。
1.3 研究目的本研究旨在探讨新时期科技情报信息服务模式及管理策略，为科技情报信息服务领域的发展提供参考和借鉴。
具体目的如下：1. 分析当前科技情报信息服务模式的现状，发现存在的问题和挑战，为科技情报信息服务的优化提供依据。
2. 探讨科技情报信息管理策略的有效性，分析不同管理策略对科技情报信息服务的影响，为管理决策提供理论支持。
3. 通过案例分析，总结成功的科技情报信息服务模式和管理策略，推广和推动其在更广泛的领域应用。
4. 研究技术创新对科技情报信息服务的影响，探讨如何有效结合技术创新和管理策略，提升科技情报信息服务的效能和质量。
国家科技管理信息系统构建及其对科技情报工作的影响
国家科技管理信息系统构建及其对科技情报⼯作的影响 作者简介：曾建勋(1965- )，男，中国科学技术信息研究所研究馆员，博⼠⽣导师，主要研究⽅向：科技信息资源建设，知识组织与服务，E-mail:zeng@；曹继东(1978- )，男，中国科学技术信息研究所助理研究员，主要研究⽅向：政府科技信息资源管理，E-mail:tiandiwusi888@；苏静(1988- )，⼥，博⼠⽣，中国科学技术信息研究所，主要研究⽅向：知识组织，信息计量，E-mail:owensujing@。
北京 100038 内容提要：本⽂通过梳理国内外科技管理信息系统发展现状，探讨构建公开统⼀的国家科技管理信息系统的必要性，并结合国家科技计划改⾰需要，提出了国家科技信息管理系统的业务流程、功能结构、组织框架和实现策略。
强调国家科技管理信息系统构建、功能设计和服务运⾏需要借鉴科技情报⼯作的⽅法模式和实践成果，实现科技情报⼯作与科技管理⼯作的融合，将对科技情报⼯作产⽣重要影响。
关键词：科技管理信息系统科技情报⼯作科研管理科研绩效评估 标题注释：本⽂系国家⾃然科学基⾦⾯上项⽬“基于海量数字资源的科研关系⽹络构建研究”(项⽬编号：71273251)的阶段性研究成果。
1 引⾔ 2014年12⽉，国务院发布《关于深化中央财政科技计划(专项、基⾦等)管理改⾰⽅案》(国发[2014]64号)，要求建设完善国家科技管理信息系统，通过统⼀的信息系统，对中央财政科技计划(专项、基⾦等)的需求征集、指南发布、项⽬申报、⽴项和预算安排、监督检查、验收结果等进⾏统⼀的全过程信息管理和评估监管，并主动向社会公开，接受社会监督，同时实现与地⽅科技管理信息系统的互联互通。
构建公开统⼀的国家科技管理信息系统，可以推进国家乃⾄地⽅科技政务管理、强化我国数字科研档案管理、推进创新要素集成管理，可以实现科研过程监控治理、科研绩效考核评估、知识资源开放服务等。
构建国家科技管理信息系统需要适应我国科技计划管理改⾰要求，与我国的科技情报⼯作相结合，充分借鉴科技情报⼯作的最新进展，加快变⾰并重新构建数字科研环境和创新业务管理流程，从⽽实现⾯向各级科技管理⼈员的科技决策⽀撑、⾯向科研创新的原⽣数据资源持续积累与全过程信息共享服务、⾯向创新团队的⼤数据关联挖掘服务。
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项目获得发明专利授权12项，取得软件著作权6项；发表相关学术论文112篇，Google Scholar 引用超过5800次。项目相关应用系统AMiner自2006年上线以来已经产生了显著的学术影响和社会效益。目前已为全球220个国家/地区700多万独立IP访问提供服务，发表在SIGKDD’08上介绍关键技术的代表论文Google Scholar 引用531次，在该会近8年发表的1508篇论文中排名第7。项目获得中国人工智能学会科技进步一等奖、中国电子学会自然科学二等奖、北京市自然科学三等奖。项目研究成果还在微软必应搜索、搜狗、亿赞普、点通、华为、IBM、通用、美孚、腾讯等企业的合作项目中得到推广应用，近三年相关
1）创新点1：信息集成工具RiMOM在国际本体映射竞赛OAEI中连续6年夺得9项子任务第一的好成绩；在2008年OAEI结果分析报告中，RiMOM被认为是“Top Matching System”。
2）创新点2：关于大规模社交网络中影响力分析的论文发表在SIGKDD’2009上，在ACM的Digital Library中已经下载3792次，在该会议近六年（2008-2013）所有1208篇文章中下载次数排名第一。
2）2013年10月，项目“研究者社会网络搜索与挖掘系统（ArnetMiner）”在与国内近40项研究成果的竞争中胜出，获得了中国人工智能学会第三届吴文俊人工智能科学技术进步一等奖（仅一名一等奖）。
2.对ArnetMiner系统评价
1）2008年，介绍“研究者社会网络搜索与挖掘系统”框架及核心技术的文章“ArnetMiner: Extraction and Mining of Academic Social Networks”发表在数据挖掘领域的国际顶级会议SIGKDD‘2008上。论文Google Scholar引用次数540次。
推荐单位意见：
项目名称
科技情报大数据挖掘与服务平台
推荐单位（专家）
中国人工智能学会
推荐单位（专家）意见：
该项目为“研究者社会网络搜索与挖掘系统（ArnetMiner）”，经李德毅院士组成的评审委员会评审，得到了各位评审专家的充分肯定，获得2013年度吴文俊人工智能科学技术进步奖一等奖。此后，该项目相继展开近三年的创新研究，取得了多项进展，主要包括：1）理论研究：在多源异构数据语义集成，面向科技创新的网络用户行为分析，构建多维关系依赖的知识图谱等方面取得突破，新增发表论文30篇（其中CCF A类论文13篇）；2）知识产权：积极推动知识产权保护，新增授权专利5项，项目相关授权专利达到了12项；3）经济效益：项目核心技术及工具获得了多个企事业单位的认可，集成应用如搜狗、亿赞普、点通等单位的主流产品中，产生经济效益超过5亿元；4）社会效益：项目系统向科技界免费开放访问接口及各种数据，为KDD, ICDM，WSDM等20余个重要国际会议提供审稿人推荐及语义信息服务；积极参与建设中国工程院主导的“中国工程科技知识中心”建设，成为其12个分中心之一；并参与建设联合国教科文组织主导的国际工程科技知识中心，成为其核心应用之一，为第三世界国家免费提供科技信息咨询及知识挖掘服务。
2）创新性的提出面向科技创新的群体智能挖掘方法，系统性的给出了网络结构和网络用户行为之间的关联关系，为理解网络群体行为的形成和动态演化奠定理论基础；
3）提出面向科技知识网络的异构对象统一建模方法 将异构对象映射至低维隐空间进行排序学习，解决了知识网络中的异构对象排序难题，实现了异构对象全局权威度的高效计算；
综合上述情况，我会同意推荐该项目申报2016年度国家科学技术发明奖。
项目简介：
科技数据记载着科学技术的发展和进步，对其进行深入挖掘，可以及时了解和掌握科技动态，加快科技创新速度，提高科技生产力，让学术成果真正服务于经济发展和社会进步，为决策部门提供综合性战略性情报服务。这对于提高我国互联网科学管理水平，促进互联网经济发展，推动数据挖掘、信息检索、情报分析以及网络科学等相关学科的发展，占领下一代信息技术和知识服务的科技制高点具有重要的战略意义。
3）创新点3：在异构网络排序学习模型的研究中，将用户影响力分析应用在交叉领域协作关系推荐，论文发表在SIGKDD’2012上，被评审认为是“This is a very nice paper which proposes a novel approach for cross-domain collaboration recommendation”，论文获得最佳Poster奖。
2）UIUC大学的知名教授Dan Roth在Coling上关于专家发现的论文使用Arnetminer的结果作为评测标准。
3）著名研究机构DERI资深研究员P. Buitelaar等人在论文中提到：ArnetMiner是当前著名的学术研究者社会网络搜索工具。
4）南安普顿大学Tiropanis等人撰写的综述中多次提到ArnetMiner系统，评价ArnetMiner是“…搜索与匹配方面最有代表性的工具…”
推荐项目针对互联网环境下科技信息资源规模大、分布及异构等特征，率先提出并研发了以知识和研究者为核心的异构网络深度挖掘与服务平台，实现了亿级节点的大规模科技知识图谱的建立；创新性的提出面向科技创新的群体智能挖掘方法，为理解网络群体行为的形成和动态演化奠定了理论基础。项目主要发明及创新点如下：
1）提出了多维依赖关系信息抽取方法和基于最小风险的语义集成框架，大大提高了语义信息的抽取精度，实现了亿级节点的大规模科技知识图谱的建立；
客观评价：
1.对项目的评价
1）2013年8月29日，教育部对“研究者社会网络搜索与挖掘系统”进行了成果鉴定。鉴定委员会认为：项目成果完善了Web语义集成、主题模型、网络排序以及社会网络搜索与挖掘的理论体系和技术方法……被认为是世界上最有代表性的学术社会网络分析系统之一……鉴定委员会一致认为，项目核心技术达到国际先进、国内领先水平。