知识地图与科学知识图谱辨析

2012-01-27雷会珠姚立会

中国科技信息 2012年10期

关键词：计量学科学知识图谱

雷会珠姚立会

西北农林科技大学图书馆，陕西杨凌 712100

知识地图与科学知识图谱辨析

雷会珠姚立会

西北农林科技大学图书馆，陕西杨凌 712100

从知识地图与科学知识图谱的基本概念入手，对它们的分类、进展、对象、构建和应用作了比较，并描述它们的联系以及不同。

知识地图；知识图谱；辨析

前言

在知识地图与科学知识图谱的应用过程中，二者有相似之处，如不对它们进行辨析和界定将会给用户带来一定的困惑及造成概念使用时的混乱。

1 知识地图与科学知识图谱的概念

1.1 知识地图的概念

“地图”是一个以二维或三维空间形式显示地形和人类活动及相关特征的地理学概念，知识地图最初是表现科学技术活动与知识的地理分布状况的地图。台湾地区的研究者们也将知识地图叫做知识分布图或知识映射图，相应的英文为“Knowledge Map”。

知识地图的本质是作为知识管理领域的一种工具与技术。知识地图的概念最早由情报学家布鲁克斯在其经典著作《情报学基础》中正式提出。可视化地显示可获得的信息及其相互关系，它促使不同背景的使用者在各个具体层面上进行知识的有效交流和学习。在这样的地图中包括的知识项目有文本、图表、模型和数字。从两个方面来进行定义，从知识地图所包含的内容，通过知识资源调查所获取的知识资源目录和目录内各知识款目之间的关系；从知识地图的功能，知识目录和领域专家的导航系统，是一个向导，它指向的是知识源和知识库；知识地图不仅是知识的存储地，而且还揭示知识之间的关系。

目前研究的知识地图就是对组织知识资源总体分布情况的可视化描述，包括组织知识资源的存在情况及其载体，以及资源之间可能存在的联系。实质上就是利用现代信息技术制作的组织知识资源的总目录和各知识条目之间关系的综合体以及组织专家的导航系统，是利用构造地图的方法将各类知识资源中的知识关联起来，使之成为一个网络[1]。

1.2 科学知识图谱的概念

“图谱”是一个图像，以一定空间形式在一定时间范围中展现与变化的系统概念。知识图谱英文为“Mapping Knowledge Domain”，从字面可看出其是对知识领域进行映射即以可视化的手段对知识进行展示。

国内研究科学知识图谱的领军人物刘则渊对科学知识图谱定义为可视化地描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学技术知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术研究的合作和深入[2]。

科学知识图谱是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形。它是以科学知识为计量研究对象，所以属于科学计量学的范畴。它以数学方程式表达科学发展规律的基础上，进而以曲线形式将科学发展规律绘制成二维图形时变成为最初的知识图谱。科学计量学奠基人普赖斯是科学知识图谱的早期开拓者。随着科学计量学的发展，描绘科学知识和科学活动规律的数学模型，逐渐从二维空间模型发展为开始运用三维空间模型，科学知识图谱也相应地从简单的曲线图发展为较复杂的三维立体图。著名德国科学计量学家克雷奇默关于科学合作的三维空间模型研究，大大地推动了科学知识图谱的发展。因此，知识图谱绘制是科学计量学的发展与创新。

科学知识图谱是用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。

2 知识地图与科学知识图谱比较

2.1 知识地图与科学知识图谱的研究进展

经过几十年的演化，知识地图已经大大扩大了传统地理图的概念，知识地图作为一种知识管理工具能够整合组织中的零散知识，提供概览组织知识结构和获取知识的统一界面，通过对这些知识的管理、重用和共享使知识组织具有持续创新发展的动力。知识地图的研究已由先前侧重探讨它的类型和功能及其构建原则和方法，转向了实际构建技术和应用研究。

科学引文与科学知识图谱ISI的创始人，加菲尔德推动了代表学术共同体的多学科数据库—SCI的发展。60年代早期，加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究并绘制了DNA研究领域的历史发展图谱。1965年普赖斯运用相同的数据在他的论文中进行了知识图谱绘制的开创性工作。以引文分析为基础的“知识图谱”理论与方法应运而生[3]。信息可视化是受信息检索领域的研究大大推动的，美国信息研究所提供的引文数据库使引文结构的大样本统计分析越来越便利，知识图谱已成为科学共同体结构与发展研究的主流方法广泛应用于很多学科领域。知识领域的可视化是通过三维空间来显示各知识领域间的关系，它旨在揭示由科学文献和引文路径的复杂交织所反映出的科学主流。1994年图谱概念介绍，指出一系列历时代排列的序列图谱可以用于发掘科学前沿，各领域科学家能够利用这类图谱预测一个学科的发展趋势，以及图谱中显示出该领域的研究现状及内容。

2.2 知识地图分类与科学知识图谱的学科

Eppler从知识地图的功能、知识地图展现的图形形态、知识地图的内容、知识地图的应用层次及知识地图的构建方法角度对知识地图进行了系统实用的分类。归纳起来主要按功能分类如下[4]：①概念型知识地图，用于协助检索、主题学习、分类编目等工作分流; ②流程型知识地图，用于实务的确认、制造作业、工程设计等工作；③职称型知识地图，用于协助企业组成项目团队、远程教学等。

科学知识图谱研究是一个以科学学为基础，涉及应用数学、信息科学及计算机科学诸学科交叉的领域，是科学计量学和信息计量学的新发展。其基本原理是分析单位（科学文献、科学家、关键词等）的相似性分析及测度。根据具体不同的方法和技术可以绘制不同类型的科学知识图谱。

2.3 知识地图与科学知识图谱所描述的对象

知识地图描述的对象，是指知识地图所服务的人群。明确客户对象以后，就可以在构建之前对知识地图服务对象的主要特征、使用需求和使用习惯进行深入分析。精准的定位有助于根据服务对象的使用习惯设计查询入口，确保用户使用方便。

科学知识图谱描述的对象[5]主要包括：1）、从事科学技术活动和作为知识载体的人，包括科学家、技术专家、项目组、实践团体或某一知识领域共同体；2）、显性或编码化的知识，如论文、专利、所学课程、数据库或类似的应用等；3）、过程或方法，包括研究问题和解决问题的过程或方法、组织的业务流程，以及相关的知识投入等。

2.4 知识地图与科学知识图谱的构建

知识地图的研究已由探讨性研究转向实际构建技术的研究。知识地图的构建是一项复杂的系统工程，它需要结合知识管理、社会学、数据挖掘和人工智能等领域的知识。唐钦能通过对相关文献的总结认为基本的知识地图模型由3层构成，下层是资源层、中间是描述层、上层是知识地图层。

科学知识图谱所采用的方法主要有引文与共被引分析、共词分析、多元统计分析、词频分析、社会网络分析等；所运用的软件有引文分析软件（Bibexcel、Citespace、Histcite）多元统计分析软件（SPSS）、词频分析软件(Wordsmith Tools、WordStat、Pajek、Ucinet、Netdraw ）等；应用这些不同方法和软件进行一些研究分析。

2.5 知识地图与科学知识图谱的应用

知识地图是一张表示企业组织有哪些知识及其方位的图片，它是知识存在位置的配置图，知识地图是利用现代化信息技术制作的企业知识资源的总目录及知识款目之间关系的综合体；知识地图可以是某个部门或某个成员拥有什么知识的导览，也可以是在何处可得到何种信息的查询系统。它描绘一个组织系统中的知识存量、结构、功能、存在方位以及查询路径等。知识地图主要应用组织知识管理、线上虚拟社群管理和教育学习等方面。

科学知识图谱正在得到广泛应用，目前应用于科研、教学以及社会学。科研用于文献、专利的结构分析；学科动态、社会网络、领域发展分析等。

3 知识地图与科学知识图谱的联系

3.1 知识查找与知识资源管理

对知识组织中各种知识资源、知识载体、人员及其相互间的联系，知识使用者查找所需知识以促进知识的共享与重用。

能够自动将学科的知识单元进行关联，以图形化链接的方式实现知识检索的拓展和关联收集显示本学科各类来源文献，利用文献间的复杂引用联系建立显性知识的排序和关联；通过作者发文、共引、共用主题词等关系揭示学科专家学者等隐性知识之间的联系，实现对学科隐性知识的检索和浏览。

3.2 科学知识图谱是知识地图的高级形式

随着信息技术的迅速发展,知识地图进入了电子时代，在Internet和Intranet上普遍使用的超文本链接和应用链接就是知识地图的形式。很多绘制知识地图的工具，如LotusNotes、IBM的Knowledge X和微软的Visio等，它们都是基于数据库来绘制知识地图，有利于知识地图的动态更新和扩展。由于信息技术的发展，知识地图突破局限于描述知识地理分布的知识地图界限而逐渐演化为含义与内容更加广泛的科学知识图谱。可以把知识地图作为科学知识图谱的一种形式。