白林林 祝忠明

摘要：[目的/意义] Springer Nature SciGraph平台提供的关联开放数据的分析，为国内出版商在学术交流和语义出版中使用关联数据促进科研的关联开放实践提供参考，可推动我国开放科研运动的进一步向前发展。[方法/过程]对Springer Nature SciGraph平台发布的实体对象、采用的词表、数据模型进行详细分析。[结果/结论] Springer Nature SciGraph通过构建自己的本体，采用一种用于RDF的更简单的序列化N-Triples格式的三元组对数据进行表示，作为世界上最大的出版商之一，Springer Nature关联数据在今后必将为其他出版商要实现科研关联开放提供一定的借鉴。

关键词：Springer Nature SciGraph 关联开放数据 开放科研

分类号：G254

引用格式：白林林， 祝忠明. Springer Nature SciGraph关联开放数据分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2018， 3（1）： 2-11[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/120/.

1 引言

关联数据作为一种最佳的语义网实践，从2006年提出至今十多年的时间，经历了从最简单的知识库与词汇表到不用领域的应用。L. Jens、A. S?ren、C. Sarven等在2017年第10届LDOW（Linked data on the Web）会议上对关联数据在过去十年的的发展进行了总结，并指出在未来的十年，关联数据在学术交流中将发挥较大的作用[1]，且此次会议提出“开创关联开放科研知识云（pioneering the linked open research cloud）”[2]的新型倡议，鼓励学者将关联数据技术与最佳实践应用于学术交流中。C. Sarven等提出关联开放原则（linked research priciple）以鼓励关联科研知识的开放[3]。ScholarlyData.org[4]利用会议本体数据模型[5]对语义网会议相关的论文、人员、组织和事件进行了组织。欧盟、美国政府和澳大利亚政府等在2013年成立国际研究数据联盟（Research Data Alliance）[6]，利用数据标准和实践促进科研数据的共享与交换，通过科研数据转换平台（research data switchboard）与科研图谱（research graph）项目实现了连接科研人员、出版物、研究资助和研究数据集（研究数据）的功能。……