陈雅丹，杜元，朱爽，赵欣然，孙娜，李心怡，胡烨胤，李新龙

1.北京中医药大学，北京 100029；

2.北京中医药大学东方医院，北京 100078；

3.北京中医药大学东直门医院，北京 100700

知识图谱(Knowledge Graph)一词在1972 年即已经被提出[1]，随着2012年谷歌知识图谱的发布，特定领域的知识图谱构建成为研究热点问题，并逐渐渗透到金融、工业和医学领域[2]。知识图谱的本质是连接实体间关系的图，即揭示实体之间关系的语义网络[3]，在实现知识可视化的同时，也可以挖掘知识单元或知识群之间隐含的复杂关系[4]。知识图谱技术作为新一代人工智能的关键通用技术[5]，在推动人工智能从感知智能向认知智能的跨越中扮演着重要角色。国家自然科学基金(national natural science foundation of China，NSFC)作为我国资助基础研究的主体之一，其所资助的项目在一定程度上代表了国内基础研究领域的热点和方向。本文通过对NSFC在知识图谱研究资助项目的分布情况、研究热点及前沿的计量分析，系统梳理了基础研究领域知识图谱技术的研究进展。

1 资料与方法

1.1 数据来源在NSFC 官网[6]立项项目中，以“知识图谱”、“知识地图”为关键词检索相关研究，检索时间1997至2019年。

1.2 数据预处理(1)数据库建立：将检索结果分批导入到Excel 软件，提取立项项目标题、所属学部、项目类型、项目编号、项目金额、负责人、单位、批准年份等信息。(2)项目初筛及预处理：首先根据项目标题剔除与知识图谱无关的项目。对项目单位信息进行预处理，将同一大学或科研院所附属研究所统一合并为该大学或科研院所，如“中国科学院北京基因组研究所、中国科学院沈阳自动化研究所、中国科学院大连化学物理研究所”统一为“中国科学院”。……