邓志文 都平平 李新春

摘要：[目的/意义]单一数据源下机构知识可视化存在信息的缺失，基于多数据源的可视化可以相辅相成，互为补充。[方法/过程]分析了多数据源下机构知识动态可视化的关键技术，并针对知识节点的巨星问题给出一种多粒度数据采样和属性值加权的知识构造方法，对平台的系统架构进行了详细讨论和设计，最后基于Echarts可视化套件对平台中合作关系、研究热点、机构分布等进行了实现。[结果/结论]多数据源知识可视化平台能弥补单一数据源中可能丢失的各种关系，多粒度采样让可视化结果整体美观协调，为机构的学术发展状况、研究方向的确立、研究团队的组建等决策提供了信息支持。

关键词：多数据源;数据抽取;可视化;知识融合;数据采样

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.02.020

〔中图分类号〕G255.76〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2019）02-0169-09

近些年来，国内很多大学或学术机构都在积极地建立自己的机构知识库，机构库存储和管理着大量的研究文献和机构知识，对这些大量文献进行整理和梳理，并采用各种分析方法从中获取隐含的有价值的信息和知识是图书馆提升情报服务能力的有效途径，而这个过程需要科技分析人员花费大量时间和精力。可视化分析技术以直观的方式显示知识之间的相互联系，并采用数据挖掘、信息处理、知识计量等手段把复杂的知识领域通过图形显示出来，揭示知识领域的动态发展规律[1];国内使用最多的機构知识储存平……