国内知识图谱研究综述与评估20042010年
基于知识图谱的国内数字图书馆与著作权保护研究综述

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基于知识图谱的国内数字图书馆与著作权保护研究综述
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国内知识图谱研究进展_基于CiteSpace_的分析

收稿日期:2013-08-28基金项目:本文系国家自然科学基金项目“基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模型研究”(项目编号:71003032)、湖北省教育厅人文社会科学基金项目“知识图谱技术在管理科学与工程学科分析中的应用研究”(项目编号:13g248)、湖北省人文社会科学重点研究基地———湖北农村社会管理创新研究中心基金项目“农村信息化知识图谱构建研究”和湖北工业大学2009年度博士科研启动基金项目“基于语义网格的数字图书馆个性化推荐研究”(项目编号:BSQD0921)的研究成果之一。
作者简介:孙雨生(1980-),男,讲师,博士,硕士生导师,研究方向:信息系统工程、数字图书馆技术、电子商务技术,发表论文35篇,主编教材1部。
·信息计量学研究与应用·国内知识图谱研究进展———基于CiteSpace Ⅱ的分析孙雨生 仇蓉蓉 邓 兴(湖北工业大学管理学院,湖北武汉430068)〔摘 要〕本文以CNKI 为数据源,用CiteSpace Ⅱ的关键词聚类和突变词检测功能,客观全面分析了国内知识图谱研究热点及相关学者、研究前沿及热点与前沿的演化,以揭示国内知识图谱研究进展。
〔关键词〕知识图谱;CiteSpace Ⅱ;共词分析;研究热点;研究前沿;VOSviewerDOI :10.3969/j .issn .1008-0821.2014.01.019〔中图分类号〕TP399;G202 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2014)01-0084-05Research Development of Mapping Knowledge Domains in China———Analysis Based on CiteSpace ⅡSun Yusheng Qiu Rongrong Deng Xing(School of Management ,Hubei University of Technology ,Wuhan 430068,China )〔Abstract 〕With the CNKI as data source ,this article made use of the keyword clustering and burst detection function of CiteSpace Ⅱ,anal yzed research hotspots and related scholars ,research frontier and the evolution bet ween hotspots and frontiers objectively and comprehensively ,in order to reveal the research develop ment of mapping knowledge domains in China .〔Key words 〕mapping knowledge domains ;CiteSpace Ⅱ;co -word analysis ;research hotspot ;research frontier ;VOSviewer 作为一种可从宏观、中观、微观层面可视化揭示学科、领域、主题发展概貌的方法,知识图谱可辅助学者多角度直观审视领域研究主体(含机构)及其合作、研究热点及前沿、研究结构和现状、研究范畴等,其理论及应用研究逐渐成熟,成为科学计量、信息计量、文献计量等领域新兴研究热点,发文量近年来成倍增长,呈J 型曲线走势。
国内知识管理模型研究综述

国内知识管理模型研究综述
陈兰杰
【期刊名称】《科学与管理》
【年(卷),期】2010(030)001
【摘要】近年来,知识管理逐渐成为企业组织竞争及生存的主要措施.文章对国内知识管理模型进行了系统的归纳和分析,指出了国内企业知识管理模型存在的不足,并对知识管理模型研究趋势进行了展望,以期对国内知识管理实践和研究有所裨益.【总页数】7页(P9-15)
【作者】陈兰杰
【作者单位】中国人民大学信息资源管理学院,北京,100872;河北大学管理学院,河北,保定,071000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.国内知识检索研究综述 [J], 张澜; 张蓉
2.国内知识付费研究综述 [J], 金小璞;徐芳;张慧敏
3.建筑学视阈下国内乡村人居环境研究综述——基于建筑类期刊文献的知识图谱分析 [J], 贾晓浒;轩长征;杨春虹
4.基于知识图谱的国内事件旅游规划与管理研究综述 [J], 郝芳;林丹
5.近十年国内教育人工智能研究综述--基于CiteSpace知识图谱分析 [J], 郭莹莹;刘丹
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医学知识图谱研究综述

第 22卷第 5期2023年 5月Vol.22 No.5May 2023软件导刊Software Guide医学知识图谱研究综述刘悦悦,李燕(甘肃中医药大学信息工程学院,甘肃兰州 730000)摘要:知识图谱是一个古老又崭新的课题,是知识工程在新时代的新形态,也是当前人工智能的重要研究方向之一。
知识图谱应用于医疗领域在一定程度上对医疗数据以及医患之间的治疗过程起到了很大的助推作用。
针对医学知识图谱的构建,从医学数据源、医学知识抽取、医学知识融合、医学知识表示、医学知识存储、医学知识推理、医学质量评估7个方面结合相关文献展开叙述;然后总结医学知识图谱在临床决策支持诊断、医学知识普及、医学问答系统以及智能语义搜索方面的应用;最后就目前医学知识图谱面临的挑战进行讨论,以期为其进一步发展构建提供参考。
关键词:医学知识图谱;构建技术;人工智能;大数据DOI:10.11907/rjdk.221641开放科学(资源服务)标识码(OSID):中图分类号:TP391 文献标识码:A文章编号:1672-7800(2023)005-0241-07Review of Medical Knowledge Graph ResearchLIU Yue-yue, LI Yan(School of Information Engineering, Gansu University of Traditional Chinese Medicine, Lanzhou 730000,China)Abstract:Knowledge graph is an old and new topic,a new form of knowledge engineering in the new era,and one of the important directions of artificial intelligence.The application of knowledge graph in the medical field has played a great role in pushing the medical data and the treatment process between doctors and patients to a certain extent.The feature of this paper is the construction of medical knowledge graph,from seven aspects:medical knowledge data source,medical knowledge extraction,medical knowledge fusion,medical knowledge representa‐tion,medical knowledge storage,medical knowledge reasoning,and medical quality assessment,and then summarizes the application of medi‐cal knowledge graph in clinical decision support diagnosis,medical knowledge popularization,medical question answering system and intelli‐gent semantic search,and finally discusses the current challenges faced by medical knowledge graph,in order to provide reference for the de‐velopment and construction of medical knowledge graph.Key Words:medical knowledge graph; construction technology; artificial intelligence; big data0 引言大数据(也称巨量资料)时代,医疗数据量以几何级数的形式高速增长,数据增长速度可以用“爆炸式”来形容。
国内阅读推广研究的知识图谱分析

( 聊城 大学 图书馆 ,山东聊城 2 5 2 0 5 9 )
摘要 :运 用文献 资料 调研 、知识可视化 、词频分析 等方法 ,对我 国 2 0 0 5—2 0 1 1 年 间发表 的 1 4 3篇阅读推 广相 关 学术文献进行 分析。结果表明 ,我 国阅读推广研 究 刚刚起步 ,发 文量 呈快速增 长趋势 ;学术 团体 规模 不断扩 大 但不稳定 ;期刊 、机构及地域 分布不均衡。主要研 究领域 包括 阅读推 广的意 义、 图书馆 阅读推 广、青 少年 儿童 阅读 推 广和 阅读 推 广 策 略 等 。 关键词 :阅读 ;阅读推广 ;知识 图谱 ;词频 分析
t i o n i n C h i n a i s a t t h e b e g i n n i n g ,b u t t h e a mo u n t o f r e s e a r c h p a p e  ̄i n c r e a s e s a t h i g h e r s p e e d o n t h e w h o l e .T h e a c a d e mi c
t r i b u t i o n o f i n t u i t i o n a n d d i s t r i c t .T h e k e y r e s e a r c h i f e l d s i n c l u d e t h e s i g n i i f c a n c e o f r e a d i n g p r o mo t i o n,r e a d i n g p r o mo t i o n
Ke y wo r d s :r e a d i n g;r e a d i n g p r o mo t i o n;ma p p i n g k n o w l e d g e d o ma i n;w o r d f r e q u e n c y a n a l y s i s
知识图谱综述表示、构建、推理与知识超图理论

知识图谱综述表示、构建、推理与知识超图理论一、本文概述知识图谱作为一种结构化的知识库,集成了来自多个来源的信息,通过实体、概念和关系来组织和呈现现实世界中的复杂知识。
近年来,随着大数据和技术的快速发展,知识图谱已成为信息抽取、自然语言处理、智能问答、推荐系统等多个领域的研究热点。
本文旨在全面综述知识图谱的表示、构建、推理及其与知识超图理论的联系。
文章首先介绍知识图谱的基本概念和应用背景,随后深入探讨其表示方法、构建技术和推理算法,并在此基础上分析知识超图理论与知识图谱的内在关联。
本文的综述将为相关领域的研究者提供全面、深入的理论支持和实践指导。
二、知识图谱的表示知识图谱的表示是知识图谱构建和应用的关键环节。
它涉及到如何将现实世界中的实体、属性、关系等复杂的信息结构转化为计算机可以理解和处理的数据结构。
知识图谱的表示方式主要分为两大类:符号表示和分布式表示。
符号表示:符号表示是传统的知识表示方法,主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑、语义网络等。
这种表示方式能够清晰地描述实体间的复杂关系,易于人类理解和解释。
然而,符号表示在处理大规模知识图谱时存在效率低下的问题,难以处理模糊和不确定的知识。
分布式表示:为了克服符号表示的不足,近年来分布式表示方法逐渐受到关注。
分布式表示方法将实体和关系表示为低维稠密的向量,通过向量运算来模拟实体间的关系推理。
这种方法能够有效地处理大规模知识图谱,并且在处理模糊和不确定知识方面具有一定的优势。
其中,TransE、TransH、TransR等翻译模型是分布式表示中的代表性方法,它们在链接预测、实体分类等任务中取得了显著的效果。
随着深度学习技术的发展,基于神经网络的知识表示方法也逐渐兴起。
这类方法通过训练神经网络来学习实体和关系的表示,能够捕获更丰富的语义信息。
例如,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型被应用于知识图谱的表示学习中,取得了良好的效果。
知识图谱的表示方法经历了从符号表示到分布式表示再到基于神经网络的知识表示的发展历程。
国内混合式学习研究热点的知识图谱分析

国内混合式学习研究热点的知识图谱分析作者:董小玉来源:《青年时代》2020年第17期摘要:本文通过可视化分析中国知网2010年到2020年混合式学习相关文献,明确该研究的热点,为国内相关领域的教育研究者提供直观的研究整体结构。
以中国知网检索数据为研究样本,通过分析发现有关翻转课堂、教学模式、mooc和spoc的研究是我国混合式研究一直关注的主题;未来的研究热点是雨课堂、深度学习、教学改革。
关键词:混合式学习;混合教学;知识图谱;可视化分析;中国知网一、引言混合式学习,有时又称混合教学,认为学习是一种混合、非单一的形式,通过将传统的教师与学生面对面的授课方式和学生网络学习的优势相结合,实现最有效的学习。
混合式学习最早被应用于远程教育、成人教育和企业教育。
我国最早对混合式学习进行阐述的是祝智庭教授,随着高校教育信息化的发展和数字化校园的建设,混合式学习逐渐被引入学校教育教学中,并且未来极有可能影响高等教育变革。
二、数据来源与研究工具以“混合式学习”“混合学习”“混合教学”“混合式教学”为检索关键词,以核心期刊和CSSCI 为期刊类别,时间设定为2010年—2020年,在中国知网上共检索到相关文献753篇。
以CiteSpace(5.5R2版本)软件作为研究工具,可视化分析混合式学习相关文献。
三、数据分析文献数量的变化是评价一个知识领域研究状况的重要指标之一。
753篇文献的可视化分析结果显示:我国的混合式学习研究呈增长趋势,从2014年开始显著增长;混合式学习已经成为当前教育领域的一个研究热点。
(一)关键词词频分析关键词图谱可以帮助研究人员分析研究热点以及热点的变化。
关键词是对研究内容的凝练,一个领域的研究热点可由关键词的频率体现而来,频次越高,说明其所受关注度越大。
如果某些关键词在某领域反复出现,那么其就是该领域研究的热点主题。
本文753篇文献经过CiteSpace可视化分析软件数据转换,绘制出研究热点聚类知识图谱,共得到136个关键词节点和由136个关键词组成的409条连线,如图1所示。
基于知识图谱的国际科技人力资源研究综述

万方数据
154·
科技进步与对策
2010焦
反映了国际范围内科技人力资源的研究热点。
图1 i998-2008年关键词共现图谱
关键词
表1关键词共现频次统计
出现频次
关键词
通过运用Citespace软件,对1998--2008年之间国际 范同内科技人力资源研究中的文献共被引情况进行分析, 绘制出文献共被引知识图谱(见图2)。
图2文献共裰引网络图谱 结合图谱2进行分析,发现国外学者们在科技人力资 源管理实践的重要影响、科技人力资本投资与获取、科技 人力资源流动的重要影响等方面进行了积极有益的探讨和 研究。 2.2.1高频被引的学术文章 罗格斯大学教授马克·A·胡斯里德(Huselid Mark A)博
言开发了CitcSpace信息可视化软件,成为近几年来在全美 信息分析中最具有特色和影响力的可视化信息软件忆1。本 文采用Citespace软件进行图谱绘制和数据分析,该软件是 一种可视化的共引网络分析软件,它提供一种寻径网络图 谱。通过合理设置引用(citation)、共被引(co--citation)及共被 引系数(co--citation coefficient)的阈值。可绘制出较直观的、 容易理解的知识图谱。本文的研究方法采用定量分析与定 性分析相结合的方法来进行。通过使用网络版 CiteSpace(V.2.1)知识图谱分析软件,并对引用(C)、共被引 (cc)及共被引系数(CCV)3个参数进行适当调整,对从SSCI 数据库下载的298条记录进行了关键词共现分析、文献共 被引分析(DCA)及作者共被引分析(ACA)等。对关键词共现 进行图谱分析,可以找到某一学科或研究领域的研究热点, 并且有可能发现研究热点的转移趋势;对文献共被引进行 图谱分析。可以寻找学科或研究领域演化的关键文献及演化 动力;对共被引作者图谱进行分析,可以发现该学科或研究 领域的重要核心人物及相互之间的学术亲缘关系¨1。本文 通过运用CReSpace软件,绘制出了国际科技人力资源研究 领域的知识图谱,从而对国际科技人力资源研究的基本情 况进行研究和探讨。
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国内知识图谱研究综述与评估:2004-2010年* 汤建民/余丰民 2012-9-21 10:11:12 来源:《情报资料工作》2012年01期
【英文标题】Review and Evaluation of Knowledge Mapping Research in
China: 2004-2010
【作者简介】汤建民,男,1967年生,浙江树人大学科学计量学研究中心主任、教授,杭州310015;余丰民,1976年生,浙江树人大学图书馆副研究馆员,杭州310015
【内容提要】 文章综合运用词频统计、共词分析及可视化技术等文献计量方法,分析了国内知识图谱研究的整体现状,包括论文的总量分布、发表期刊分布、作者分布、机构分布、基金资助分布及论文研究热点等,并综合归纳了论文研究的主要内容。在此基础上,对该研究领域的现状和存在的问题进行了综述和评估,并提出了相应的对策。
This paper combines word frequency analysis, co-word analysis and visualization to demonstrate the general situation of knowledge mapping study in China. The authors discuss the distribution of papers, published journals, authors, organizations and funds as well as the focus of the existing papers and sum up main contents of the study. On this basis, the paper reviews and evaluates the status of the research and its existing problems, puts forward relevant counter-measures. 【关 键 词】知识图谱/文献计量/可视化/词频统计/共词分析mapping of knowledge/bibliometric/visualization/word frequency statistics/co-words analysis
1、研究目的和意义 知识图谱(Mapping of Knowledge)是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形[1],是当今科学计量学、信息计量学、文献计量学以及情报计量学等学科共同关注的前沿学术领域之一。由于知识图谱方法能较直观地解读人类知识,有利于隐性知识的挖掘,目前已被广泛应用于人文社会科学与自然科学领域。
有关知识图谱的由来,陈悦博士和刘则渊教授认为,科学知识图谱的产生同绘图学和地图学有一定关系[1]。据有关文献介绍,早在20世纪70年代,美国国家基金会就出版了关于科学基金的地理分布报告,这被认为是国外最早研究知识地图的文献之一[1]。此后,知识地图在大量基于数据库的绘制工具推动下,突破了仅描述知识地理分布的局限,逐渐发展成为内涵更加丰富的知识图谱。2003年,美国科学院组织的“知识图谱测绘”(Mapping Knowledge Domains)大会的召开则标志着专家们对知识图谱绘制开始了大规模的深入研究。在该会议上,来自不同领域的专家发表了20多篇学术论文,介绍了有关知识图谱的最新研究成果[1]。自此以后,知识图谱领域的学术研究逐渐兴起。
在国内(大陆地区),大连理工大学是较早地(约2004年)从科学计量学的视角引进“科学知识图谱”方法的研究机构,他们在此领域已经开展了大量研究并取得了较为丰富的成果,为推动国内该领域的研究做出了很大的贡献[2]。在他们的影响下,国内参与该领域研究的人员和研究机构、发表的论文和应用的领域越来越多,呈现出日益繁荣的局面。但是,由于国内开展这方面研究的时间不长,误用、错用、盲目使用等情况也时有出现,并已经引起有关学者的一些疑问和忧虑[3]。我们认为,基于近年知识图谱领域的已有研究,分析其现状、明确其问题、考察其趋势、提出其对策,即对该领域的已有研究进行一次“科学学”视角的回顾性、反思性考察研究已经提上日程。
通过查阅文献,我们发现,除了任红娟、张志强已经对国外知识图谱的研究状况进行了文献计量分析[4],以及廖胜姣[5]、秦长江[6]、梁秀娟[7]等对国内知识图谱方法的研究作了一些定性为主的综述外,到目前为止,还没有文献对国内知识图谱领域的所有研究论文进行过系统的、定量为主的综述,特别是没有对2009年,2010年的相关文献进行过综述和评估,而这两年又恰是国内发表知识图谱论文数量激增、最能反映国内目前研究水平的一个时间段。鉴于此,本文拟为弥补此缺憾而作。本文研究的主要内容是:国内知识图谱领域的研究总体上达到什么样的程度,主要的研究机构有哪些,主要的研究学者有哪些,近年的研究热点是什么,存在的问题主要有哪些,今后的发展趋势怎样等,以期对该领域相关研究工作的进一步开展能有所帮助。
2、研究方法与数据收集 学术期刊作为科研成果的重要发布渠道,是科研工作者的首选,因此本文选择国内收录期刊较全的数据库——CNKI中国学术期刊网络出版总库作为数据源。
为尽量收齐样本,本文确立了“先粗后精、先大后小”的取样策略。具体方法是:先选择“知识图谱”、“知识地图”、“可视化”和“社会网络分析”等作为检索词,以“篇名或关键词”为途径分别进行检索,检索时间为2004-2010年,共检索出6641条记录(检索时间:2011年2月20日),输出的题录字段有“篇名、作者、作者单位、关键词、基金项目、摘要、刊名、发表年、第一作者”共9项。由于绝大多数论文并非属于文献(科学)计量学知识图谱研究领域,为此又对这些论文进行严格的人工筛选,最后确认264篇论文作为本文文献计量研究的数据样本。
本文研究的主要方法是:先用词频统计以及基于共词分析的可视化知识图谱等文献计量方法研究论文的产出结构和研究热点,然后通过逐篇阅读重要论文,运用内容分析法来分析论文的主题、内容、方法和研究进展等,最后归纳分析得出结论。
3、论文产出结构分析 3.1论文总量分布 对264篇论文的年度分布统计表明,最早的相关论文是2004年由中山大学信息管理系胡利勇和陈定权发表在《情报杂志》第11期的《引文分析可视化研究》。该文认为,引文网络可以通过聚类的分析方法,用直观的网络图形式显示出来。很明显,文中的“网络图”便是后来称为科学知识图谱的一种。2005年,该领域论文共有6篇,其中大连理工大学的陈悦和刘则渊合著的《悄然兴起的科学知识图谱》一文在国内首次使用了“科学知识图谱”一词。2006年以后,论文数量有较快的增长,到2010年已达到年发文百篇以上的规模(因CNKI数据录入有滞后现象,实际数量应该超过100篇)。 3.2发表期刊分布 经统计,264篇论文分别发表在90种期刊上,其中发表1篇论文的有52种,发表2篇的有18种,发表3篇的有5种,发表4篇及以上的共有15种。表1列出了发表论文数在3篇及以上的期刊。由表1可以看出,这些期刊绝大多数属于图书情报及科技管理领域期刊,并以核心期刊居多,而且也不乏像《中国图书馆学报》、《情报学报》、《科学学研究》、《科研管理》等国家一级学术期刊。
对90种期刊的所属领域大致归类,我们还发现,知识图谱研究论文主要发表在图书情报类和科技管理类期刊中,其次是一些高校的学报,见表2。值得注意的是:教育学领域期刊也占到了全部期刊类别的12%强,发表的论文数量则超过了5%,这说明,教育学科已成为知识图谱方法的一个重要应用领域。
3.3作者分布 经统计,264篇论文中共有合著论文195篇,合著率高达73.8%;共有作者595人次,篇均作者数达到2.2人(见表3)。
如果在统计中不分作者排名情况,把所有作者都统计在内,那么264篇论文共有作者327位,其中发表论文在6篇及以上的作者有16位,除浙江树人大学的汤建民、武汉大学的马费成和河北大学的陈兰杰外,其余13位均来自大连理工大学。
如果单纯按第一作者统计,发现共有159位不同作者,其中发表1篇论文的作者有125位,发表2篇的作者有9位,发表3篇的作者有7位,发表4篇的作者有8位,发表5篇及以上的作者有10位。表4列出了发表论文在5篇及以上的10位高产作者及其所在机构。由表可见,大连理工大学在前10名中占了7席,可见其研究力量的强大。
3.4机构分布 经统计,第一作者所在机构共有82家,其中高校系统75家,科学院、情报所系统6家,还有一家是高等教育学会。可见,知识图谱的研究力量主要集中在高校。表5列出了11个发表论文在4篇及以上的机构。
由表5可知,大连理工大学的研究成果数量遥遥领先,约占全部论文的1/3,不愧为国内“知识图谱”研究的先行者。
另外,如果进一步结合表5的“第一作者人数”进行考察,则可以发现:各研究机构的论文发表篇数与第一作者人数大多是相对均衡的,但浙江树人大学的7篇论文全是由其科学计量学研究中心主任汤建民教授一人所发,显示出该机构的第一作者人数明显偏少,说明其成员的研究力量还没有很好地发挥出来,今后应加大人才培养力度。
3.5基金资助分布 264篇论文中共有139篇论文受到239个基金项目资助(有些论文拥有不止一项基金),占论文总量的52.9%,总篇均资助达0.9项,这是一个非常高的基金资助率。其中,国家社会科学基金和自然科学基金达到106项,占全部基金项目的45%;教育部、省级和校级课题也不在少数;部分论文还参与了国际合作,