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“科学知识图谱”与“Google知识图谱”比较分析——基于知识管理理论视角
  • ISSN号:1002-1965
  • 期刊名称:《情报杂志》
  • 时间:0
  • 分类:G350[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]江苏理工学院计算机工程学院,常州213001, [2]江苏理工学院图书馆,常州213001, [3]常州市云计算与智能信息处理重点实验室,常州213001
  • 相关基金:国家社会科学基金一般项目“基于大规模网络分析方法和内存计算技术的高校图书馆大数据应用模式与实证研究”(编号:15BTQ016)研究成果之一.
中文摘要:

[目的/意义]随着大数据技术发展,“Google知识图谱”(knowledge graph)引起广泛关注,由于在中文译名上与图书情报领域中的“科学知识图谱”(Mapping knowledge domain)相似,容易引起误解。[方法/过程]基于知识管理理论,从知识获取、知识组织、知识存储、知识共享和知识创新的角度比较分析,并讨论大数据情景下两类知识图谱在相关领域的应用前景。[结果/结论]分析结果表明,两者之间既有本质的区别又有紧密的联系,在大数据时代,两者在知识创新方面的融合和发展将会带来知识管理领域科学范式的变革。

英文摘要:

[ Purpose/Significance ] With the development of big data technology, "Google knowledge graph" has caused widespread concern. Since the Chinese translation for "knowledge graph" is similar to the "Mapping knowledge domain" in the Library and Information field, so it's easy to cause misunderstanding. [ Method/Process] Based on the knowledge management theory, the study compares and analyzes "Google knowledge graph" and" Mapping knowledge domain" from the perspectives of the knowledge acquisition, knowledge organization, knowledge storage, knowledge sharing and knowledge innovation, and discusses their application prospect in related fields under the big data background. [ Result/Conclusion] Analysis results show that " Google knowledge graph" and "Mapping knowledge domain" have essential differences in nature but they also have a tight connection. In the era of big data, the integration and development of them in the knowledge innovation aspect will revolutionize the field of knowledge management science paradigm.

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期刊信息
  • 《情报杂志》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:陕西省科学技术厅
  • 主办单位:陕西省科学技术信息研究所
  • 主编:薇子
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:qbzz@263.net
  • 电话:029-85529749
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1965
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1167/G3
  • 邮发代号:52-117
  • 获奖情况:
  • CSSCI来源期刊、中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43855