摘要：[目的/意義]科學知識圖譜作為新興的知識發(fā)現(xiàn)工具和可視化知識分析平臺，可以輔助科技智庫洞察科技領(lǐng)域的發(fā)展脈絡，預測未來科技發(fā)展趨勢。[方法/過程]本研究遵循科技智庫的工作邏輯和流程，構(gòu)建科技活動全要素的科學知識圖譜，并開發(fā)知識圖譜分析發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。實施知識獲取、知識融合和知識計算。[結(jié)果/結(jié)論]實現(xiàn)知識深度挖掘、知識隱含關(guān)系發(fā)現(xiàn)、趨勢預測和其他智能化決策應用。

關(guān)鍵詞：科技智庫? ? 知識圖譜? ? 可視化? ? 知識庫? ? 趨勢預測? ? 輔助決策

當前全球科技創(chuàng)新步入空前活躍期，以信息技術(shù)、生命科技、新能源、新材料等為引領(lǐng)的新一輪科技革命正孕育爆發(fā)，引導著全球產(chǎn)業(yè)變革加速推進，影響著人們的生產(chǎn)生活方式，重構(gòu)著全球科技創(chuàng)新的發(fā)展格局和競爭力?？萍贾菐焓强萍紕?chuàng)新領(lǐng)域的智囊和參謀，對科技和產(chǎn)業(yè)的超前預測、戰(zhàn)略研究和政策評估深刻影響著經(jīng)濟社會的治理，全球高端科技智庫的作用日益凸顯，表現(xiàn)出走向世界智庫中心舞臺的趨勢[1]。而今科技智庫已經(jīng)由傳統(tǒng)的單純依賴專家經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)向依靠現(xiàn)代信息技術(shù)和專家智慧綜合分析研判，尤其是通過構(gòu)建科學知識圖譜系統(tǒng)，運用大數(shù)據(jù)分析、知識挖掘、人工智能和可視化等技術(shù)，進行復雜運算和分析，支撐研究戰(zhàn)略和結(jié)論。

知識圖譜是2012年由谷歌提出的基于互聯(lián)網(wǎng)語義搜索而構(gòu)建的大數(shù)據(jù)本體和概念關(guān)聯(lián)關(guān)系知識庫體系，科學知識圖譜運用了知識圖譜的核心理念和技術(shù)，綜合運用圖譜學、計量學和科學數(shù)據(jù)庫技術(shù)，構(gòu)建科學技術(shù)知識譜系，揭示多重知識單元和知識組織間的時間、空間等復雜關(guān)系，可推演新知識結(jié)構(gòu)和科技發(fā)展趨勢。

本研究分析了我國科技智庫探索信息化、數(shù)據(jù)化、智能化輔助決策的發(fā)展脈絡，結(jié)合科技智庫的研究需求和知識圖譜的技術(shù)功能特征，構(gòu)建了科技智庫科學知識圖譜系統(tǒng)，設計了系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型和計算模型，研究了應用范式和運行流程，并實證應用于前沿技術(shù)跟蹤監(jiān)測，驗證了其可行性和應用價值。

1? 研究綜述

2015年國家出臺《關(guān)于加強中國特色新型智庫建設的意見》[2]，迎來了智庫大發(fā)展的機遇。在科技智庫領(lǐng)域，中國科學院系統(tǒng)、中國科協(xié)系統(tǒng)、高?？茖W管理學院以及全國各地的科技情報機構(gòu)是骨干力量。這些機構(gòu)長期從事科技情報服務、科技決策咨詢、科技政策研究和技術(shù)預見等工作，20世紀90年代初期，就開始探索建設和應用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)輔助研究，如中國科技情報所重慶分所的科技期刊題錄數(shù)據(jù)庫、清華大學的科技文獻原文數(shù)據(jù)庫、北京科技情報所聯(lián)合全國科技情報機構(gòu)建設的科技成果數(shù)據(jù)庫等，2000年之后，隨著WEB2.0技術(shù)興起，開始將數(shù)據(jù)倉庫、信息挖掘、知識發(fā)現(xiàn)等技術(shù)運用到科技決策咨詢研究方面的探索，2005年中國科學院資源環(huán)境科學信息中心吳新年等[3]基于科技情報學研究的需求提出了將各類不相關(guān)聯(lián)的科學學科數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一構(gòu)建到一個平臺上，建立數(shù)據(jù)倉庫，通過數(shù)據(jù)加工和挖掘算法實現(xiàn)統(tǒng)一檢索，并設計了不同權(quán)限用戶的構(gòu)想，之后在數(shù)據(jù)獲取和知識處理、數(shù)據(jù)挖掘和運算等方面做了諸多探索，中國科學院文獻情報中心譚宗穎等[4]運用本體技術(shù)對信息進行組織，運用文本聚類技術(shù)挖掘科技主題和相互關(guān)系，構(gòu)建科技智庫科技發(fā)展前沿監(jiān)測跟蹤平臺，預測科技發(fā)展趨勢;逯萬輝等[5]通過深度學習算法，對期刊文獻進行分群建庫，建立科學知識結(jié)構(gòu)庫;蘇曉娟等[6]綜合運用科技大數(shù)據(jù)、人工智能，構(gòu)建中英雙語料庫，2015年之后，中國科學院文獻情報中心開始探索基于知識圖譜技術(shù)的科研主體、科研活動、科研成果等面向科研全過程鏈條的知識組織構(gòu)建，開發(fā)新型知識檢索發(fā)現(xiàn)服務，胡吉穎等[7]基于全球海量科技數(shù)據(jù)建設的學術(shù)知識圖譜構(gòu)建了研究人員、機構(gòu)、期刊、論文、項目、基金、專利等實體相互關(guān)聯(lián)的復雜網(wǎng)絡，實現(xiàn)了知識層面的數(shù)據(jù)融合與集成，并以知識圖譜為核心搜索引擎，完成了科技大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)平臺的建設;王穎等[8]設計和實現(xiàn)科研實體知識抽取、實體對齊和關(guān)系發(fā)現(xiàn)、知識融合與語義豐富化的知識圖譜構(gòu)建方法。

知識圖譜是2012年由谷歌提出的 [9]，是為實現(xiàn)更智能的搜索，它的本質(zhì)是語義網(wǎng)絡（semantic network）知識庫，節(jié)點代表實體和概念，實體之間的鏈接線代表關(guān)聯(lián)關(guān)系，概念和關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)成了知識庫，百度、搜狗等搜索引擎都先后推出了自己的知識圖譜系統(tǒng)，提供更強大的基于語義的搜索服務?？茖W知識圖譜運用到科技領(lǐng)域，國內(nèi)尚沒有明確一致的定義，湯建民[10]認為科學知識圖譜是以可視化圖譜的形式展現(xiàn)學科發(fā)展總體圖景、親族關(guān)系和演化歷程等，劉則淵[11]等認為科學知識圖譜是以知識域為對象，是呈現(xiàn)科學知識的發(fā)展過程和結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖像，是用可視化的知識圖形來呈現(xiàn)序列化的知識譜系。在知識圖譜的應用研究方面，由于其具有較高的技術(shù)難度和較大的資源投入的特點，國內(nèi)目前更多應用于商業(yè)價值高的搜索引擎領(lǐng)域和互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，如百度（Baidu Knowledge Graph）、搜狗（知立方）等，而在科技智庫這類公益性研究和公共政策服務為主的領(lǐng)域，尚處于探索起步階段，目前有實質(zhì)進展的僅有中國科學院文獻情報中心在探索建設基于知識圖譜的科技大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)平臺[7]，是包含人員、機構(gòu)、期刊、論文、項目、基金、專利等結(jié)構(gòu)化可計量數(shù)據(jù)的學術(shù)知識網(wǎng)絡圖譜，更加注重學術(shù)的特征，這符合中國科學院探索科學前沿的需求。

本研究構(gòu)建的科技智庫科學知識圖譜是圍繞科技智庫戰(zhàn)略研究功能設計的可視化知識庫系統(tǒng)，遵循科技智庫的工作邏輯，數(shù)據(jù)來源既包含各類學術(shù)產(chǎn)出數(shù)據(jù)（論文、專利、成果、人才、機構(gòu)等），還創(chuàng)新性引入替代計量數(shù)據(jù)，包括科技新聞資訊、新媒體、自媒體動態(tài)、垂直社交平臺言論等，充分體現(xiàn)當今科學技術(shù)發(fā)展的動態(tài)性和經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的交叉融合性。替代計量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)多樣化、信息描述不規(guī)范化和文本抽取多噪音等特征，使數(shù)據(jù)融合的技術(shù)實現(xiàn)難度增大，對實體映射、關(guān)系識別、知識融合、實體鏈接和知識推理等技術(shù)交叉運用提出了挑戰(zhàn)，在科技智庫領(lǐng)域尚沒有成熟研究可借鑒。

2? 科技智庫特征和智能化需求

美國賓夕法尼亞大學的《2015年全球智庫報告》[12]認為科技智庫是發(fā)現(xiàn)和了解人類社會所面臨的挑戰(zhàn)，而后找到解決方法去克服它們，盡力持續(xù)開展能源、環(huán)境、教育、公共衛(wèi)生、基礎設施建設等領(lǐng)域的相關(guān)研究，提供這些領(lǐng)域科技推動進步方面的相關(guān)政策建議。中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院萬勁波等[13]將科技智庫定義為“以科技戰(zhàn)略政策科學研究為主要職能，以科技戰(zhàn)略政策決策咨詢?yōu)橹饕δ艿膶I(yè)政策研究和咨詢機構(gòu)”;于升峰等[14]認為科技智庫是匯聚社會各界智慧，研究科技創(chuàng)新發(fā)展規(guī)律，為決策機構(gòu)提供知識產(chǎn)品，并向社會傳播政策信息的組織，通過廣泛聯(lián)接政府和科技、經(jīng)濟、社會各界，影響科技創(chuàng)新政策的制定、選擇和實施?？梢妵鈱W者對科技智庫的定義，站在全人類發(fā)展的視角，提出了面臨挑戰(zhàn)、研究策略和政策引導應用，而國內(nèi)學者定義是從目標導向出發(fā)，直接圍繞政策應用路徑相關(guān)問題展開，隱含了其中的研究范疇、策略和方法，其實是殊途同歸，就是要發(fā)現(xiàn)和識別科技創(chuàng)新的發(fā)展規(guī)律，并加以引導和應用。

全球科技智庫普遍具備3個方面主要特征。一是專業(yè)化特征?？茖W研究具有自身的研究方法和研究規(guī)律，科學學科分類精細、紛繁復雜，科技智庫需要具備很強的專業(yè)性，對各領(lǐng)域全球發(fā)展態(tài)勢要有準確的把握。二是多學科融合特征?，F(xiàn)代科學技術(shù)發(fā)展呈爆炸性、交叉性、迭代性趨勢，需要科技智庫具備多元化、融合性、前瞻性特征，擅長研究領(lǐng)域交叉、學科交叉、產(chǎn)學研融合等復雜問題，把科學問題放到社會發(fā)展的大視野中，提出多視角、綜合性、全方位的政策建議。三是知識處理信息化、智能化特征?，F(xiàn)代科技發(fā)展日新月異，全球科技競爭異常激烈，與科技有關(guān)的信息、知識和邏輯關(guān)聯(lián)爆炸性指數(shù)級增長，科技創(chuàng)新和經(jīng)濟社會發(fā)展交叉融合呈現(xiàn)多元化趨勢，處理復雜性、綜合性問題的需求更加突出，科技智庫對知識工具依賴性越發(fā)明顯，亟需強有力的智能化知識處理工具支撐。

科技智庫的信息化、智能化特征是前兩個核心競爭力特征的有利支撐，美國賓夕法尼亞大學智庫與公民社會項目認為，以人工智能技術(shù)等為代表的第四次工業(yè)革命催發(fā)了四股社會趨勢，其中大數(shù)據(jù)趨勢在變革社會發(fā)展的同時，同樣將極大影響智庫的研究模式和效率。高水平科技智庫必須具備強大的大數(shù)據(jù)處理和智能化分析能力，這甚至成為一些全球頂尖智庫的核心優(yōu)勢，比如美國布魯金斯學會就建有交互式智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)多維度可視化的方式進行復雜數(shù)據(jù)的智能過濾、智能篩選和智能分析，并通過平臺共享機制實現(xiàn)全球智庫專家的合作交流[15]。

3? 科學知識圖譜的系統(tǒng)構(gòu)建

3.1? 總體目標

科技智庫在科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究方面具有不可替代的核心優(yōu)勢，一是在遴選科技優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域方面，二是在預測關(guān)鍵核心技術(shù)方面，三是在謀劃構(gòu)建科技創(chuàng)新系統(tǒng)方面[16]?？萍贾菐鞂χ悄芑治龇椒ǖ男枨髲娏遥茖W知識圖譜作為新興的知識發(fā)現(xiàn)工具和可視化知識分析平臺，可以為科技智庫的更高要求提供可能，它通過揭示知識組元、知識族之間關(guān)聯(lián)、結(jié)構(gòu)、融合和演化的復雜關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)科技領(lǐng)域的發(fā)展脈絡，預測未來發(fā)展趨勢。本研究基于此需求構(gòu)建科技活動全要素的科學知識圖譜，開發(fā)知識圖譜分析發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，實現(xiàn)知識深度挖掘、知識隱含關(guān)系發(fā)現(xiàn)、隱含趨勢預測和其他智能化應用。

3.2? 系統(tǒng)設計

本研究把科技智庫知識圖譜作為搜索引擎，構(gòu)建復雜網(wǎng)絡關(guān)系實體的可視化知識庫四層運算體系結(jié)構(gòu)：第一層是知識獲取，抽取各類數(shù)據(jù)源中的科技活動實體、概念及關(guān)聯(lián)屬性，分別構(gòu)建知識庫;第二層是知識融合，通過建立本體、實體和客體映射關(guān)系，將不同源數(shù)據(jù)、不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和不同屬值數(shù)據(jù)的知識庫融合成統(tǒng)一知識庫;第三層是知識計算，通過知識圖譜的運算和推理，發(fā)現(xiàn)知識內(nèi)部隱含關(guān)系、隱含規(guī)律和隱含趨勢;第四層是決策應用，包括語義檢索、可視化分析、跟蹤檢測和規(guī)律預測等。

3.2.1? 知識結(jié)構(gòu)? 基于科技智庫的需求模型，構(gòu)建科學知識圖譜的知識結(jié)構(gòu)和知識關(guān)系，依據(jù)知識詞匯與本體概念的映射關(guān)系，先對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行知識抽取，即對期刊論文庫、專利文獻庫、科技成果庫、機構(gòu)庫、人才庫、項目庫、基金庫等結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)抽取，對不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行標準化、實體化處理，抽取研究者、機構(gòu)、時間、標題、科研方向、合作關(guān)系等科研實體，同時抽取實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和語義組織;而后依據(jù)本體概念與數(shù)據(jù)源詞匯的映射關(guān)系，對科技資訊、網(wǎng)站信息、社交信息和自媒體信息等替代計量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)解析、知識抽取、實體化處理、抽取本體、抽取語義組織和關(guān)聯(lián)關(guān)系。不同源數(shù)據(jù)依據(jù)相同的本體概念與源詞匯映射的關(guān)系構(gòu)建的知識集，不同的詞匯指向相同的實體。知識圖譜的概念模型是經(jīng)抽象化的相關(guān)實體概念的關(guān)系圖，包括概念、屬性、類型、關(guān)系、域及值域，對應主題（subject）、研究人員（researcher）、機構(gòu)（institution）、基金（fund）、項目（project）、會議（meeting）、時間（date）、地點（site）、合作者（research team）等，實體間關(guān)系包括貢獻關(guān)系（contribution）、隸屬關(guān)系（membership）、資助關(guān)系（supportive）等（圖1）。

3.2.2? 知識獲取? 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取和實體關(guān)系抽取，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)表和結(jié)構(gòu)化文本等按映射關(guān)系進行規(guī)范化處理，構(gòu)建標準知識庫。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含web、Twitter、Wechat等信息，先要提取正文即過濾廣告信息后的文本信息，并運用自然語言處理技術(shù)對文本進行實體識別，與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取的標準知識庫進行實體鏈接，將候選實體鏈接到標準知識庫上面，并通過構(gòu)建同義詞表的方式完成不同實體描述的對應關(guān)系。實體關(guān)系識別是通過語義解析和實體間的依存關(guān)系分析，識別關(guān)鍵語句中詞向量和角色的關(guān)系。

3.2.3? 知識融合? 把不同數(shù)據(jù)源抽取的知識和實體關(guān)系融合成統(tǒng)一的知識庫[17]，核心是構(gòu)建標準化數(shù)據(jù)詞典和數(shù)據(jù)關(guān)系詞典即構(gòu)建本體，把本體作為錨定，在不同數(shù)據(jù)源進行知識抽取時，建立起實體與本體的映射關(guān)系，采用實體匹配和模式匹配技術(shù)消除不同數(shù)據(jù)源的抽取值不同的數(shù)據(jù)噪音，這種本體融合技術(shù)既要融合本體中描述相同的客體的不同術(shù)語，也要融合相同客體的數(shù)據(jù)術(shù)語差異，客體、實體、本體形成唯一映射關(guān)系，不同源數(shù)據(jù)、不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)融合成統(tǒng)一知識庫。這里本體的構(gòu)建是根據(jù)科技智庫的需求，可以靈活調(diào)整數(shù)據(jù)詞典和數(shù)據(jù)模型，遵循科技活動的特征和分析需要（圖2）。融合后的大型知識庫根據(jù)科技智庫應用場景采用MYSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫索引，并采用成熟的SPARK和HADOOP技術(shù)進行大數(shù)據(jù)運算。

3.2.4? 知識計算? 通過知識圖譜計算和推理，發(fā)現(xiàn)隱含知識、隱含關(guān)系和隱含趨勢。運用自然語言處理、機器學習技術(shù)和智能語義技術(shù)，對大規(guī)模協(xié)同合作知識庫進行知識運算和情報分析，發(fā)現(xiàn)科學知識圖譜中的隱含知識，包括知識之間的隱含關(guān)系、通過數(shù)據(jù)推理處理后的知識隱含規(guī)律和知識的關(guān)聯(lián)路徑等。通過鏈接預測可以發(fā)現(xiàn)知識的移動規(guī)律，包括科研機構(gòu)、科技專家的流向與合作網(wǎng)絡關(guān)系。通過知識圖譜的知識計算可提供大量智能決策應用，比如智能化知識搜索，結(jié)合用戶智能畫像，提供個性化智能搜索結(jié)果;通過跟蹤前沿技術(shù)，發(fā)現(xiàn)知識組織關(guān)聯(lián)關(guān)系和脈絡趨勢;通過領(lǐng)域技術(shù)隱含關(guān)系可發(fā)現(xiàn)技術(shù)發(fā)展規(guī)律隨時間、地域和其他影響因素的變化等（圖3）。

3.2.5? 決策應用? 通過科學知識圖譜的計算和推理，可以實現(xiàn)科技智庫所需的多種智能化應用。本研究列舉的可視化分析，可以通過直觀的方式，呈現(xiàn)某領(lǐng)域核心技術(shù)隨時間演進的規(guī)律，從而預測領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展趨勢和市場對該領(lǐng)域技術(shù)需求的發(fā)展脈絡;智能檢索可以針對科技活動的相關(guān)要素和關(guān)聯(lián)關(guān)系，反饋科技智庫專家基于語義的檢索需求[18];隱含關(guān)系發(fā)現(xiàn)，可通過融合知識挖掘幫助科技智庫專家發(fā)現(xiàn)技術(shù)族、研發(fā)人員和研發(fā)機構(gòu)的時間、空間、實體、虛擬等維度上的復雜合作關(guān)系;還可以提供擴展性應用，比如通過提取領(lǐng)域交叉技術(shù)，不確定性技術(shù)，產(chǎn)業(yè)低關(guān)注度企業(yè)高聚焦度技術(shù)等，輔助識別顛覆性技術(shù)[19]等。

4? 應用實證

基于本研究的科學知識圖譜，在垂直領(lǐng)域?qū)嵶C構(gòu)建深海潛器裝備技術(shù)可視化知識庫，通過文獻計量算法和替代計量算法實施領(lǐng)域前沿技術(shù)跟蹤監(jiān)測。主要進行核心研發(fā)專家和機構(gòu)精準畫像、主體聚類分析和技術(shù)發(fā)展趨勢分析，通過可視化的方式全景掃描深海潛器領(lǐng)域的技術(shù)、專家、機構(gòu)、合作網(wǎng)絡、熱點技術(shù)、高關(guān)注度技術(shù)和技術(shù)發(fā)展趨勢，供智庫專家深度分析識別領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢、隱含規(guī)律特征，提出未來發(fā)展策略等，其中通過融合替代計量知識庫，包括web新聞、Wechat、Twitter等動態(tài)信息，豐富了知識分析結(jié)論的動態(tài)屬性，突出跟蹤監(jiān)測特征。

4.1? 精準畫像

專家和機構(gòu)精準畫像如圖4所示，基于知識圖譜的計算，精準提取深海潛器領(lǐng)域?qū)＜液蜋C構(gòu)的知識特征和知識關(guān)聯(lián)描述特征，識別專家、機構(gòu)的研究方向、核心貢獻、合作網(wǎng)絡和全球影響力。

4.2? 聚類分析

聚類分析圖如圖5所示，是基于文獻計量算法，通過詞頻分析、共詞分析、熱詞云圖和熱詞發(fā)展趨勢聚類分析，識別基礎研究前沿、技術(shù)發(fā)展前沿和高關(guān)注度技術(shù)前沿，以及基礎研究、技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)技術(shù)需求相互作用共同演化發(fā)展趨勢。

4.3? 趨勢分析

圖6趨勢分析圖是通過技術(shù)熱點分析、技術(shù)發(fā)展趨勢分析和技術(shù)發(fā)展歷程描述，計算推理深海潛器領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展趨勢，同時本研究構(gòu)建的知識圖譜提供了開放的模型，可以通過設定基礎研究前沿、技術(shù)發(fā)展前沿和媒體關(guān)注度的不同權(quán)值，模擬推演領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的未來圖景。

5? 結(jié)語

科學知識圖譜是圍繞科技智庫的戰(zhàn)略研究需求構(gòu)建的可視化知識庫，是將各類獨立的、散亂的數(shù)據(jù)源、知識庫、網(wǎng)絡信息進行融合，按科技智庫定義的知識圖譜引擎進行索引，既提供文獻計量、專利分析等標準功能，又開發(fā)了聯(lián)合挖掘、深度分析、智能搜索等拓展計算功能，并提供可視化表達。本研究探索構(gòu)建的科學知識圖譜，在垂直領(lǐng)域進行了應用實踐，基本功能實現(xiàn)很好，拓展功能上還有待進一步深入研究，尤其在科學知識圖譜與知識推理和人工智能技術(shù)的深度融合方面，極具應用價值。

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