优化科学知识图谱方法绘制全领域科学结构图谱

[目的/意义]针对目前全领域科学知识图谱构建方法中存在的技术难点,结合网络嵌入模型、机器学习聚类、流形学习可视化算法等人工智能领域的方法与模型,提出一套全新发现科学结构的知识图谱构建方案,以完善科学结构发现与可视化布局,并拓展科学知识图谱的分析应用场景.[方法/过程]引入基于深度学习的网络嵌入模型和聚类方法改进原有的网络社团划分聚类方法,利用流形学习降维可视化算法扩大数据处理能力,并设计由下至上分层可视化布局方法,提升可视化图谱的稳定性与细节揭示能力.[结果/结论]以科睿唯安公司的基本科学指标数据库(ESI)研究前沿中高被引论文作为分析数据集,使用新聚类算法得到1169个研究领域,通过改进的可视化布局算法形成全领域科学结构图谱.与前几期科学结构图谱相比,本文提出的方法支持更大规模的数据分析,对可视化细节揭示与稳定性也有大幅优化,可以更好地展示全领域科学研究宏观结构及内在关系,为全领域科学知识图谱的绘制与构建提供更可靠的方法和技术支持.