李书钦

(北方工业大学，北京 100144)

科研管理是高校科研工作的重要环节，贯穿于高校科研活动全过程，对高校科研工作起整合、导向、激励、服务及监督作用[1]。在“双一流”建设背景下，对高校提出了高质量特色内涵式发展的新要求，高质量特色内涵式发展离不开高水平的科研支撑，而高水平的科研又与科学的科研管理密不可分，因此提高高校科研管理效率和决策的科学性变得日益重要[2]。

高校承担了大量的科研项目，会产生海量的异构化科研数据。长期以来，采用传统的数据统计分析方法对相关数据进行加工整理，不仅费时费力，而且无法对数据背后隐藏的科研价值进行有效挖掘，造成科研资源的巨大浪费[3]。大数据、人工智能等信息技术为高校科研管理的创新提供了新机遇，通过采用新技术深入挖掘数据信息背后潜在的价值，发现对科研工作和决策分析有价值的信息，对提高科研管理水平，促进高校科研创新具有重要意义[4]。

信息是决策的基础，信息和情报对科研管理的作用日益重要,借助知识图谱等技术手段，可以把科研管理系统中的人员、项目、专著、论文、获奖、发明专利、学术影响力等数据进行综合分析，通过算法模型对各类科研数据进行可视化展现，指导科研决策和科研政策制定，从而提高科研管理的科学性和服务水平[5]。

针对科研管理工作中的上述瓶颈和问题，本文借助Google知识图谱，以高校科研管理系统为数据来源，以科研人员、论文、专著、项目、获奖、专利和标准等为切入点，绘制高校科研管理知识图谱，对高校科研管理数据进行可视化展示，从而为科学的科研管理决策提供参考，提高科研管理工作的效率和水平。……