【摘 要】
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[目的]探讨融合多源数据,开展深层次学科知识发现研究与服务的方法.[方法]通过构建科技文献SPO语义网络形成领域知识图谱的核心;通过“实体对齐、概念层次融合与关系融合”实
【机 构】
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中国科学院成都文献情报中心 成都610041;中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京100190;广州市再生医学与健康广东省实验室 广州510700;中国科学院广州生物医药与健康研究院
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[目的]探讨融合多源数据,开展深层次学科知识发现研究与服务的方法.[方法]通过构建科技文献SPO语义网络形成领域知识图谱的核心;通过“实体对齐、概念层次融合与关系融合”实现多源异构数据融合,生成完整领域知识图谱;基于领域知识图谱开展深层次学科知识发现;选择造血干细胞癌症治疗进行实证研究.[结果]提出一套基于知识图谱的学科知识发现方法框架KGSKD,可多维度、细粒度融合多源异构数据,定义数据间复杂语义关系,原生支持知识推理、路径发现、链路预测等知识发现应用.[局限]KGSKD存在容易出现数据过饱和、知识发现过程可解释性较差、与领域专家沟通难度较高等局限.[结论]KGSKD具有数据类型更丰富、知识关联更全面、挖掘方法更先进、发现结果更深入等优势,可更有效地支持生命医学学科深层次知识发现研究与服务.
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