基于领域知识图谱的生命医学学科知识发现探析

胡正银; 刘蕾蕾; 代冰; 覃筱楚

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基于领域知识图谱的生命医学学科知识发现探析

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【目的】探讨融合多源数据,开展深层次学科知识发现研究与服务的方法。【方法】通过构建科技文献SPO语义网络形成领域知识图谱的核心;通过"实体对齐、概念层次融合与关系融合"实现多源异构数据融合,生成完整领域知识图谱;基于领域知识图谱开展深层次学科知识发现;选择造血干细胞癌症治疗进行实证研究。【结果】提出一套基于知识图谱的学科知识发现方法框架KGSKD,可多维度、细粒度融合多源异构数据,定义数据间复杂语义关系,原生支持知识推理、路径发现、链路预测等知识发现应用。【局限】KGSKD存在容易出现数据过饱和、知识发现过程可解释性较差、与领域专家沟通难度较高等局限。【结论】KGSKD具有数据类型更丰富、知识关联更全面、挖掘方法更先进、发现结果更深入等优势,可更有效地支持生命医学学科深层次知识发现研究与服务。

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来源
《现代图书情报技术》 |2020年第11期|1-14|共14页
作者
胡正银; 刘蕾蕾; 代冰; 覃筱楚;
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作者单位

1. 中国科学院成都文献情报中心 2. 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 3. 广州市再生医学与健康广东省实验室 4. 中国科学院广州生物医药与健康研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类医学与其他学科的关系;情报资料的分析和研究;
关键词
学科知识发现; 知识图谱; SPO三元组; 数据融合; 实体对齐;

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