知识图谱AceKG发布，超1亿实体，近100G数据量，统览整个学术圈

网址 |http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/

指导老师 | 王新兵 教授 张伟楠 教授

导读

上一期中，Acemap聚焦于领域内一些知名会议和刊物，判断并分析这些会议/刊物内的核心（core）人物。本期中Acemap将对最新发布的Acemap 知识图谱（AceKG）进行介绍。

知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来， 近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展，受到了业界和学术界的广泛关注。Acemap团队近日发布的学术知识图谱，全面涵盖了权威的学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。

总览

Acemap知识图谱（AceKG）描述了超过1亿个学术实体、22亿条三元组信息，涵盖了全面的学术信息。具体而言，AceKG包含了61,704,089篇paper、52,498,428位学者、50,233个研究领域、19,843个学术研究机构、22,744个学术期刊、1,278个学术会议以及3个学术联盟（如C9联盟）。同时，AceKG也为每个实体提供了丰富的属性信息，在网络拓扑结构的基础上加上语义信息，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供全面支持。下图描述了AceKG的结构框架。

与现有学术知识图谱相比，AceKG在以下方面具有优势：

AceKG提供了学术异构图谱，包含了多样的学术实体与相应的属性，可以支持多样的学术大数据挖掘课题，例如现阶段异构网络向量化的诸多课题。

AceKG从更高的角度统览整个学术圈，提供了近100G大小的数据集，包括论文、作者、领域、机构、期刊、会议、联盟，支持权威和实用的学术研究。

AceKG以结构化的Turtle文件格式给出（具体格式见下表），致力于减少数据预处理的不便，同时更易于机器处理，支持全部Apache Jena API。

向下滑动查看完整Turtle文件格式知识图谱↓

工程架构

未来战略

基于AceKG发布针对知识表示学习的数据集，为该课题提供来自学术社区的验证数据集。

基于AceKG的新型学术推荐方式研究。

探索将AceKG与Acemap系统有机结合的交互式可视化应用。

Acemap｜爱思美谱

1.27亿篇论文，1.15亿学者，24000+期刊会议的学术大数据智库和可视化学术地图系统