周园春 ，常青玲，杜一＊

1.中国科学院计算机网络信息中心，北京100190

2.中国科学院大学，北京 100049

引言

科学技术是第一生产力。2007年至今，我国科研支出从0.4亿元增加到1.7万亿元，增长幅度超3倍[1]。以国家自然科学基金委为例，其资助的科研项目数近10年增加了近1倍。与此同时，依托各类科研投入的科技论文、发明专利等科研产出迅速增加，产生了科技项目、科研人员、科技成果等多源、异构的海量数据。如何准确、高效的对科技项目、科研人员、科技成果的影响力、潜力以及对社会经济发展的促进作用进行评估，成为制约科技进一步发展的瓶颈。

在该背景下，国家及各地方科技管理部门、研究机构、咨询公司等尝试基于数据的科技评估方法[2-8]，科技领域知识图谱成为首选。近年来，国内外涌现了较多的基于科技领域知识图谱技术的新学科与新技术发现、成果评价等理论[9,10]，诸如基于领域知识图谱的立项推荐、交叉学科发现[11,12]等技术也已在美国国家自然科学基金委（NSF，National Science Foundation）、中国国家自然科学基金委（NSFC，National Natural Science Foundation of China）、科技部等众多单位进行了应用与尝试，并取得了较好的效果。然而，由于科技发展的高速变化以及各科技机构对科技评估辅助的需求不尽相同，需要建立一个相对通用的科技领域大数据知识图谱平台，能够支持来自不同关注点的科技需求。

本文面向科技领域知识图谱构建的核心技术，突破海量知识图谱数据的采集、清洗、存储与管理难题，融合科技成果、科研人员、科研机构、科技项目、关键词等科技实体，构建面向科技辅助决策的领域知识图谱，提出一种科技领域大数据知识图谱平台SKS（Scientific Knowledge Store）。……