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数据分析与知识发现  2019, Vol. 3 Issue (1): 63-71    DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2018.1366
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科研学术大数据的精准服务架构设计*
谢靖1,2(),钱力1,2,师洪波1,孔贝贝1,胡吉颖1
1中国科学院文献情报中心 北京 100190
2中国科学院大学图书情报与档案管理系 北京 100190
Designing Framework for Precise Service of Scholarly Big Data
Jing Xie1,2(),Li Qian1,2,Hongbo Shi1,Beibei Kong1,Jiying Hu1
1National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
2Department of Library, Information and Archives Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
全文: PDF(3131 KB)   HTML ( 5
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】研究面向科研学术大数据的精准服务架构, 解决科研学者获取精准知识服务的问题。【方法】通过分析互联网应用精准服务现状, 从数据组织、技术方法、应用场景三个方面, 归纳对比精准服务的方法, 面向科研学术生态链条设计精准服务体系。【结果】精准服务架构设计梳理关联了数据生产、技术研发、应用服务环节, 支撑了科研学术的精准搜索与推荐服务应用。【局限】该架构未与传统方法对比, 还需结合实际应用评测验证精准性提升效果。【结论】本文解决了精准服务技术方法的单一性问题, 为应用系统研发提供系统的架构支撑。

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谢靖
钱力
师洪波
孔贝贝
胡吉颖
关键词 精准服务学术大数据架构设计用户画像    
Abstract

[Objective] This paper proposes a framework for precise service of scholarly big data, aiming to improve knowledge acquisition of researchers. [Methods] First, we analyzed the status quo of online precision services. Then we summarized and compared the methods of precision services from the perspectives of data organization, technical methods and application scenarios. Finally, we designed the framework for academic eco-chain of scientific research. [Results] The framework connected data production, technology research and application development, which supported the precise search and recommendation of sci-tech data. [Limitations] More research is needed to evaluate the framework with real-world cases. [Conclusions] This proposed framework could help us build better academic precision search systems.

Key wordsPrecise Service    Scholarly Big Data    Architecture Design    User Profile
收稿日期: 2018-12-04     
基金资助:*本文系中国科学院文献情报能力建设专项项目“基于大数据计算的知识发现服务平台建设”(项目编号: 院1853)的研究成果之一
引用本文:   
谢靖,钱力,师洪波,孔贝贝,胡吉颖. 科研学术大数据的精准服务架构设计*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 63-71.
Jing Xie,Li Qian,Hongbo Shi,Beibei Kong,Jiying Hu. Designing Framework for Precise Service of Scholarly Big Data. Data Analysis and Knowledge Discovery, DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2018.1366.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2018.1366
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