科技情报大数据挖掘与服务平台
加强面向科技创新的科技情报服务能力建设
加强面向科技创新的科技情报服务能力建设科技创新是一个国家实现经济增长和社会发展的重要引擎。
为了加强面向科技创新的科技情报服务能力建设，需要从以下几个方面入手。
要加强科技情报资源的整合与共享。
科技情报资源的整合是指将分散在不同机构、单位和部门的科技情报资源进行整合，形成全面、系统、可用的科技情报资源库。
而科技情报资源的共享是指将整合后的科技情报资源对外开放，让更多的科研人员、企事业单位能够充分利用。
通过整合与共享，可以提高科技情报的利用效率和科研人员的创新能力。
要建立科技情报人才队伍。
科技情报人才是科技情报工作的核心和基础。
要加强对科技情报人才的培养和引进，提高他们的科技情报素质和能力。
可以通过开展培训班、举办科技情报大赛等方式，吸引更多的人才投身科技情报工作。
要加强科技情报人才的交流与合作，与国内外相关机构和国际组织建立合作关系，共同开展科技情报研究和交流活动，提高科技情报服务的水平和影响力。
要利用先进的信息技术手段提升科技情报服务的能力。
随着信息化和网络化的发展，利用大数据、人工智能等新技术手段可以提高科技情报的采集、分析和传播能力。
通过建立和完善科技情报数据库、开发科技情报分析软件等方式，可以更加有效地获取和利用科技情报，为科技创新提供有力支持。
还要加强与科研院所和企事业单位的合作，建立科技情报服务平台。
科研院所和企事业单位是科技创新的主要实施者和基础，他们对科技情报的需求非常旺盛。
要积极借助科研院所和企事业单位的平台和资源，开展科技情报服务，为他们提供有针对性的科技情报支持。
可以通过建立科技情报服务中心、设立科技情报专员等方式，加强与科研院所和企事业单位的互动与合作，提供定制化的科技情报服务。
加强面向科技创新的科技情报服务能力建设是当前科技创新工作的重要任务。
只有把科技情报服务放在更加重要的位置，加大投入力度，整合资源，培养人才，利用先进的信息技术手段，加强与科研院所和企事业单位的合作，才能够更好地为科技创新提供支持，推动创新驱动发展战略的实施。
科技情报大数据挖掘与服务平台
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。
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。
大数据挖掘与云服务模式
信息技术的不断发展，网络中每天产生大量的数据。这些数 据的来源错综复杂，且类型多样，包括视频数据、文本信息、多 媒体数据以及大规模的电子商务等。这为我国现有的数据处理技 术提出了更高的要求，对海量数据进行处理时，其难度较高，现 有的数据处理系统远达不到这个能力。而将云计算应用到传统的 数据处理中具有重要的现实意义，它能提高计算的效能，为数据 挖掘提供了新的途径。 1 大数据与云服务的基本概念
2.1.2 虚拟化资源。云计算技术的基础是虚拟化技术，采用虚 拟化技术能将底层的物力资源进行虚拟化操作，将计算机中的计 算、应用以及服务部等都变成资源。这些资源能进行被动态的扩 展也配置处理，云计算可以以单一整体形式出现。
2.1.3 基础设施服务与平台服务。基础设施服务层主要通过计 算机网络为用户提供网络连接、储存空间以及防火墙等计算资源， 用户在这些服务的基础上应用各种软件。操作系统、编程语言运 行环境、服务器平台以及硬件资源都属于平台服务提供的服务范 围，通过一组接口提供将服务提供给用户，用户在平台上能运行 相关的应用、但是，用户不能对底层的基础设施进行管理与控制， 只能对自己的应用进行部署。 另者，位于平台服务与应用服务层 之间的属于大数据挖掘服务，大数据挖掘服务主要包括目录服务、 数据访问服务、数据挖掘算法以及应用访问服务等。
大数据挖掘与云服务模式
◆佘朝兵
互联理
摘要 ：随着物联网、移动通信技术高速发展，这些技术被广 泛地应用到社会的各行各业。社会拥有的数据巨大，人类已经进 入大数据时代，但是如何在海量数据中获取有效信息是社会关注 的重点问题。因此，本文主要阐述大数据和云服务的基本概念以 及大数据挖掘与云服务模式框架这两个方面进行阐述，为数据挖 掘提供有效的参考意见。
北京市科学技术情报研究所
北京市科学技术情报研究所第一篇：北京市科学技术情报研究所，是一家从事科技创新、信息服务的非营利性机构。
成立于1978年，在中科院和北京市合作下设立，现为北京市科技情报研究院的下属单位。
研究所的主要任务是开展科技创新和信息服务，以支持政府科技创新决策和企业创新发展。
具体来说，研究所有以下几项主要职责：一、开展科技信息服务。
研究所建立了一套科技信息管理和服务体系，提供科技情报咨询、知识产权保护、企业技术咨询和创新项目管理等服务，帮助政府和企业创新决策和实施。
二、支持科技创新发展。
研究所通过开展科技创新项目、组织技术交流和合作等活动，积极推动科技创新发展，支持高新技术企业和科研机构的科技创新。
三、开展国际合作。
研究所与国内外众多机构和组织建立了良好的合作关系，开展多种形式的国际科技交流和合作，积极推动科技创新的国际化。
四、开展专业研究。
研究所在信息科技、知识产权、科技管理等领域开展专业研究，提供科技创新政策的研究和咨询服务，推动科技创新和经济社会可持续发展。
北京市科学技术情报研究所注重学术创新和实践应用，与国内外多所高校、科研机构和企业保持良好的合作关系，为中国科技创新和信息服务的发展作出了积极贡献。
第二篇：北京市科学技术情报研究所的研究方向主要涵盖信息科技、知识产权、科技管理等多个领域。
其中，信息科技是研究所的重点研究方向之一。
研究所在信息科技领域的主要研究方向包括：信息资源开发与利用、数据挖掘与知识发现、大数据分析与应用、人工智能与智能制造等。
在这些领域，研究所开展了大量的科研项目和创新应用实践，取得了丰硕的研究成果。
其中，信息资源开发与利用是研究所的核心研究方向之一，我们通过对信息资源进行开发、整合和运用，提高信息资源的质量和效益，更好地支持政府科技创新和企业创新发展。
在这方面，我们开展了大量的研究和实践，积累了丰富的经验和技术成果。
例如，我们开发了一系列信息资源管理平台和服务系统，能够有效地支持政府和企业的决策和实施。
我国省级情报机构智库产品及服务模式研究
图谱,并开发知识图谱分析发现系统,实现知识深度
究方法、项目管理、评 价 体 系 建 设 进 行 了 深 度 分 析;
挖掘、知识隐含关系发现、趋势预测和其他智能化决
董洁等 [6]认为科技智库期刊是连接智库建设和科学
策应用。
研究的重要平台,是传播智库研究成果的核心载体,
将二者关键词 对 比 分 析 发 现,学 术 界 对 科 技 智
2.
4 云服务平台
随着信息技术 的 发 展,智 库 型 信 息 服 务 中 十 分
计划管理改革等 专 题。 ② 产 业 监 测 报 告,以 区 域 关
重视依靠现代计算 机 网 络 技 术 提 高 服 务 效 率,并 引
注度为导向,将全国 及 各 地 区 科 技 产 业 发 展 现 状 客
用数字化服务平台 为 政 府 立 法 决 策 服 务 提 供 支 持,
期刊增加理论成果 数 量,同 时 提 高 自 身 科 技 宣 传 力
应用等技术支持和保障服务;目前,全国各级综合性
和影响力。夏婷 [4]通过分析近 5 年中国科协建设高
科技情报机构主要 运 用 原 有 人 才 团 队、信 息 资 源 基
端科技创新智库取 得 的 成 效 和 面 临 的 问 题,提 出 了
过搜集、加工、研究 国 内 外 科 技 政 策 信 息,为 各 级 政
决策咨询研究,有条 件 的 要 为 中 央 有 关 部 门 提 供 决
府和领导部门提供 决 策 服 务,为 企 事 业 单 位 科 研 和
策咨询服务。随后各省市相继出台新型智库建设意
生产提供综合性情 报 服 务,以 提 高 地 区 决 策 的 科 学
图 2 省级情报机构智库研究主题可视化分析
近年来情报机 构 不 断 探 索 如 何 向 智 库 转 型,在
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。
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中国
200810102805.1
2010/8/11
655115
北京搜狗科技发展有限公司
李华北、张阔
授权发明专利
一种对查询词分类的方法、装置及搜索引擎系统
中国
200710304182.1
2011/8/3
818950
北京搜狗科技发展有限公司
张智敏、张阔、茹立云
主要完成人情况：（摘自“主要完成人情况表”中的部分内容，公示姓名、排名、行政职务、技术职称、工作单位、完成单位、对本项目技术创造性贡献）
4）研发了具有完全自主知识产权的新一代研究人员社会网络的学术信息挖掘和搜索系统ArnetMiner（后更名为AMiner），提供面向学术、专利和科技新闻的搜索、语义分析、科技成果评价及趋势分析等功能。
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，近三年相关产品新增销售额超过5亿元。
北京搜狗科技发展有限公司
对本项目技术创造性贡献：
对创新点1、4有创造性贡献，提出查询词深层语义意图理解方法，解决了用户自然语言查询的结构化理解问题；提出一种语义同义词、短语的获取方法，解决了用户多样性需求表达的归一化问题，为知识化信息的精确检索提供基础。
专利：
一种对查询词分类的方法、装置及搜索引擎系统（200710304182.1）
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。
李涓子
排名
2
行政职务
清华大学计算机软件研究所副所长
技术职称
教授
工作单位
清华大学
完成单位
清华大学
对本项目技术创造性贡献：
完成人对创兴点1，3，4有创造性贡献。具体说来，针对不同资源类型，提出不同的语义信息抽取模型，针对异构资源，提出最小风险的网络知识集成方法，解决了网络资源信息自动获取问题。
论文：
RiMOM: A Dynamic Multi-Strategy Ontology Alignment Framework
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…”
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；
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。
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；
论文：
Social influence analysis in large-scale networks
专利：
基于专家值传播算法的社会网络专家信息处理系统及方法(200710117719.3)
完成人姓名
茹立云
排名
5
行政职务
搜狗公司副总裁
技术职称
工作单位
北京搜狗科技发展有限公司
完成人姓名
唐杰
排名
1
行政职务
清华大学科技大数据研究中心执行主任
技术职称
副教授
工作单位
清华大学
完成单位
清华大学
对本项目技术创造性贡献：
项目总负责人，对创新点1-4都有创造性贡献。具体来说，提出最小风险的网络知识集成方法，被国际竞赛OAEI评价为2006年来最有代表性的方法之一；研究网络用户微观影响力理论，提出基于话题的影响力挖掘和传播模型，部分解决了影响力最大传播模型中的输入假设问题。
论文：
Arnetminer: extraction and mining of academic social networks
Social influence analysis in large-scale networks
专利：
基于约束优化的专家匹配方法及系统（201010554304.4）
完成人姓名
ArnetMiner: Extraction and Mining of Academic Social Networks
专利：
基于专家值传播算法的社会网络专家信息处理系统及方法，ZL200710117719.3
完成人姓名
张阔
排名
3
行政职务
技术总监
技术职称
教授级高工
工作单位
北京搜狗科技发展有限公司
完成单位
1079129
清华大学
唐杰、张宁
授权发明专利
一种文档的检索方法和装置
中国
ZL200910238289.X
2011/9/14
839632
清华大学
唐杰、杨子
授权发明专利
获取别称匹配对的方法及装置
中国
200810118086.2
2012/8/8
1019924
北京搜狗科技发展有限公司
刘珊瑞、张阔
授权发明专利
AMiner系统除了为公众提供免费信息服务之外，同时其还开放了服务端口，为全球最大出版社Elsevier和SIGKDD’10-13, PKDD’11, ICDM’11-13等20余个国际会议提供论文-审稿人自动指派和专家搜索服务。
在企业合作方面，项目相关研究技术成果在国家政府部门及国内外企事业单位获得了广泛的应用，近三年产生的直接经济效益超过5亿元。
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。
主要知识产权证明目录：
知识产权类别
知识产权具体名称
国家
（地区）
授权或申请号
授权日期
证书编号
权利人
发明人
授权发明专利
在大规模社会网络中基于路径评分的个人关系发现方法
中国
ZL200710177066.8
2009/3/18
480395清华大学来自唐杰、李涓子授权发明专利
基于专家值传播算法的社会网络专家信息处理系统及方法
一种获取多层信息的方法和装置（200810102805.1）
获取别称匹配对的方法及装置（200810225407. 9）
完成人姓名
张静
排名
4
行政职务
技术职称
博士生
工作单位
清华大学
完成单位
清华大学
对本项目技术创造性贡献：
对创新点2，3有创造性贡献。具体来说，研究网络用户微观影响力理论，提出基于话题的影响力挖掘和传播模型，部分解决了影响力最大传播模型中的输入假设问题；提出了异构对象统一建模方法，建立了ArnetMiner中的ACT模型。
2009/12/4
645414
清华大学
李涓子、常诚，张阔
授权发明专利
基于约束优化的专家匹配方法及系统
中国
ZL201010554304.4
2012/11/14
1079349
清华大学
唐杰、唐文斌
授权发明专利
基于统一概率模型的个性化用户标签建模与推荐方法
中国
ZL201010546780.1
2012/11/14
3.对项目核心技术评价
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”。