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美国国会研究服务部发展现状及其在网信领域的研究态势
Get PDF摘要：[ 目的 / 意义 ] 以美国国会研究服务部为例，剖析其发展现状及在网络安全和信息化领域的 研究态势，为国内智库在开展网信领域研究时提供经验借鉴。[ 方法 / 过程 ] 采用文献调研法和网络调 研法收集整理相关资料，梳理其发展历程、组织架构及人员构成、资助来源、主要研究领域及成就， 并结合对国会研究服务部所发布的网信领域研究成果的分析，总结其在网信领域的主要研究主题和智 库建设经验。[ 结果 / 结论 ] 美国国会研究服务部关于网信领域的研究主要集中于互联网治理、网络与 国家安全、新兴技术及其应用、网络基础设施。国内智库在发展过程中，可借鉴以下经验：明确定位， 紧密结合用户需求，提供专属服务；严格规划研究领域和团队体系建设，提供精准服务；建立完善评 价体系，保证服务质量。</p
NSFC国际合作研究项目合作特征分析
No full text从国际合作研究项目产出层面分析我国参与国际科研合作的情况,对科技政策制定者、科研管理人员制定与优化国际科研合作政策、管理规章制定等具有重要意义。文章以NSFC 2001-2018年资助的"重大国际（地区）合作研究项目"的产出论文为研究对象,通过文献计量学、社会网络分析、波士顿矩阵分析的方法分析了NSFC国际合作研究项目的国际科研合作特征。结果表明:"重大国际（地区）合作研究项目"产出论文一直处于稳步上升的趋势;从整体合作网络来看,参与合作的国家有99个,合作网络具有高度的连通性和集团化特征,但网络密度不高,新的合作关系有待进一步建立;从时间演化和学科领域上来看,各阶段和各学科领域的国际科研合作网络略有差异;不同国家在NSFC国际合作研究项目的合作中处于不同的水平,发展型和兴盛型国家相对较多;与我国合作倾向性较显著的国家有美国、英国、澳大利亚、加拿大、德国、日本、瑞典等,美国尤为突出,且各学科领域各具特色;我国在NSFC国际合作研究项目的合作研究中起重要的引领和主导作用,其主导的国际合作论文以双边合作为主,而多边合作相对较少。建议我国进一步提高国际科研合作深度与广度、注重与各国在特色领域开展合作、优化双多边国际科研合作机制。</p
The Bidirectional Data Flow Based on the Data-Lake
No full textIn order to comply with the rapid development of our data resources, this paper focuses on the collection, analysis and integration of our multi-source heterogeneous data resources based on the data-lake structure (short for the forward data flow), and publishes the standard data from our data-lake to many characteristic field centers through the micro service (short for the reverse data flow). So as to keep the data fresh by bidirectional data flow, and to achieve the optimal utilization rate. It effectively supports the data display and knowledge service of many characteristic field centers, and supports scientific researchers with convenience of utilizing knowledge resources in their professional field. At present, the bidirectional data flow mechanism has established friendly cooperation with more than 10 characteristic field centers, and has provided regular and continuous data flow services, the amount of data reached to 18 million.</p
面向智慧知识服务的科技文献大数据体系建设
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[目的/意义]探索构建文献情报大数据知识资源体系,支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程]基于AI应用需求,借鉴业界经验,梳理现有资源体系的问题,从多层次多维度扩展资源体系;构建可靠数据处理流程和计算平台,支持高效数据采集和处理;研发智能化数据治理工具,实现知识资源的有效治理,确保提供高质量数据资源。[结果/结论]已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系,构建完成高度自动化的数据采集治理流程,实施多重数据质量控制,积累数亿高质量数据,且为多个知识服务提供数据支撑。 </p
科研实体名称规范的关联数据模型构建
No full text目的／意义］旨在研究将国家科技图书文献中心（National Science and Technology Library,NSTL)的科研实体名称规范数据发布为关联数据的难点——关联数据的数据模型。科研实体名称规范数据的数据模型研究，有助于NSTL科研实体数据的共享、互联、质量提升，融入到互联网中，同时也为其他机构使用、发布关联数据提供模型参考。［方法／过程］首先，分析比较国内外关联数据发布项目中所采用的数据模型，发现关联数据发布项目中的数据模型主要分为以Schema.org为核心和多种标准词表组合两类；结合NSTL名称规范数据的特点，设计两种形式的关联数据模型，并从关联数据模型对名称规范数据的表达程度、模型复杂度等角度进行比较，选择较优方案；最后以D2RQ为工具进行实验，将NSTL名称规范的样例数据发布为关联数据。［结果／结论］分析发现两种方案中以Schema.org为核心标准词表的方案相对于多种标准词表组合的方案有较优的表达完整度、较低的模型复杂度，更易于融入互联网，因此更适合作为NSTL名称规范数据的关联数据模型。</p
