АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

SciGraph

SciGraph — поисковая система, разработанная компанией Springer Nature. Технология платформы рассматривалась как платформа открытых связанных данных (Linked Open Data, LOD)[1], собирающая информацию, охватывающую научно-исследовательский ландшафт, включая проекты, публикации, конференции, финансирующие организации и другое[2]. Ключевые особенности платформы включают подробное семантическое описание взаимосвязей между элементами информации и визуализацию академической сферы. Платформа была запущена в 2017 году и закрыта в 2023 году[3].

Общие сведения
SciGraph
Тип сайта поисковая система
Автор Springer Nature
Начало работы 2017
Окончание работы 2023

Разработка

Разработка SciGraph началась с инициативы по созданию платформы, которая размещала бы весь архив публикаций группы Springer Nature, включая тексты, выпущенные начиная с 1815 года[4]. По оценкам, объём этих ресурсов составляет около 13 миллионов публикаций[4]. Технологическая база платформы строилась на предыдущих проектах Springer Nature, направленных на сбор информации о научном ландшафте[5]. Первая выборка данных SciGraph была опубликована в феврале 2017 года[5]. Платформа официально стартовала в марте 2017 года и значительно расширилась с добавлением публикаций ключевых партнёров[6]. Наборы данных охватывают широкий спектр тематик, включая информатику, медицину, бионауки, химию, инженерию и астрономию, а также другие области[7]. Разработчики также планировали в будущем добавить сведения о цитированиях, патентах и клинических исследованиях[8].

Технологии

Масштаб SciGraph составлял от 1,5 до 2 миллиардов триплетов, где каждое утверждение представляло собой связь по формуле «субъект—предикат—объект» и позволяло соединять любые понятия через предикаты (глаголы), определяя вид отношений между ними[9]. Графовая структура платформы используется и другими академическими поисковыми системами, например, Semantic Scholar[10].

SciGraph собирает данные не только с ресурсов Springer Nature, но и от партнёров по научной отрасли: финансирующих организаций, исследовательских проектов, конференций, аффилированных институтов и публикаций[11]. Полученные данные создают насыщенное семантическое описание взаимосвязей и позволяют визуализировать научную отрасль[12]. Платформа считается единственным крупномасштабным набором данных, который выполняет согласование аффилиаций авторов путём дезамбигуации и связывания с авторитетными внешними базами по учреждениям[7].

Примечания

  1. ↑ Springer Nature SciGraph (англ.). EurekAlert!. Дата обращения: 25 октября 2021. Архивировано 25 октября 2021 года.
  2. ↑ Rucci, Enzo (2020). Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics: 8th Conference, JCC-BD&ET 2020, La Plata, Argentina, September 8-10, 2020, Proceedings [англ.]. Чам, Швейцария: Springer Nature. p. 86. DOI:10.1007/978-3-030-61218-4_6. ISBN 978-3-030-61217-7. ISSN 1865-0929. OCLC 1204142972.
  3. ↑ SciGraph 2017-2023 (англ.). MichelePasin!. Дата обращения: 30 июня 2025. Архивировано 4 февраля 2023 года.
  4. ↑ 1 2 Springer Nature Uses LOD to Create a Rich Database for Scientists to Work Together (англ.). Ontotext. Дата обращения: 4 ноября 2021. Архивировано 4 ноября 2021 года.
  5. ↑ 1 2 Hammond, Tony; Pasin, Michele; Theodoris, Evangelos (2017). Data integration and disintegration: Managing Springer Nature SciGraph with SHACL and OWL (PDF). ISWC (Posters, Demos & Industry Tracks). Кобе, Япония. ISSN 1613-0073. S2CID 45786582. Дата обращения 2021-10-26.
  6. ↑ SciGraph – Access (англ.) (22 декабря 2017). Дата обращения: 25 октября 2021. Архивировано 25 октября 2021 года.
  7. ↑ 1 2 González-Beltrán, Alejandra; Osborne, Francesco; Peroni, Silvio; Vahdati, Sahar (2018). Semantics, Analytics, Visualization: 3rd International Workshop, SAVE-SD 2017, Perth, Australia, April 3, 2017, and 4th International Workshop, SAVE-SD 2018, Lyon, France, April 24, 2018, Revised Selected Papers [англ.]. Чам: Springer. p. 64. DOI:10.1007/978-3-030-01379-0_5. ISBN 978-3-030-01378-3.
  8. ↑ Garcia-Silva, Andres; Gómez-Pérez, José Manuél (2018-04-01). Not Just About Size — A Study on the Role of Distributed Word Representations in the Analysis of Scientific Publications (PDF). Dl4Kgs@Eswc 2018. Ираклион, Греция. pp. 21—32. arXiv:1804.01772. Bibcode:2018arXiv180401772G. ISSN 1613-0073.
  9. ↑ Light, Ryan. The Oxford Handbook of Social Networks : [англ.] / Ryan Light, James Moody. — Нью-Йорк : Oxford University Press, 2020. — P. 603. — ISBN 978-0-19-025176-5.
  10. ↑ Jose, Joemon M.; Yilmaz, Emine; Magalhães, João; Castells, Pablo; Ferro, Nicola; Silva, Mário J.; Martins, Flávio (2020). Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, 2020, Proceedings, Part I. Чам, Швейцария: Springer Nature. p. 254. arXiv:1912.13080. DOI:10.1007/978-3-030-45442-5_31. ISBN 978-3-030-45438-8.
  11. ↑ Bespalov, Anton. Good Research Practice in Non-Clinical Pharmacology and Biomedicine : [англ.] / Anton Bespalov, Martin C. Michel, Thomas Steckler. — Чам : Springer Nature, 2020. — Vol. 257. — P. 343. — ISBN 978-3-030-33655-4. — doi:10.1007/164_2019_290.
  12. ↑ Gayo, Jose Emilio Labra. Applications // Validating RDF Data : [англ.] / Jose Emilio Labra Gayo, Eric Prud'hommeaux, Iovka Boneva … [et al.]. — Morgan & Claypool Publishers, 2018. — P. 212. — ISBN 978-1-68173-164-3. — doi:10.1007/978-3-031-79478-0_6.

Ссылки

Категории