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サイトの種類 | 検索エンジン |
|---|---|
| 作成者 | シュプリンガー・ネイチャー |
| 発売 | 2017年3月 |
SciGraphはSpringer Natureが開発した検索エンジンツールで、以前のURLはhttps://scigraph.springernature.com/explorerでした。この技術はLinked Open Data（LOD）プラットフォームと考えられており、[1]研究プロジェクト、出版物、会議、資金提供機関などを含む研究環境を網羅する情報を収集します。[2]このプラットフォームの主な機能には、情報の関係性の詳細な意味的記述と学術領域の視覚化が含まれます。
発達
SciGraphの開発は、1815年に出版されたテキストを網羅するSpringer Natureの全出版物アーカイブをホストするプラットフォームを作成する取り組みから始まりました。 [3]これらのリソースの数は、約1,300万と報告されています。[3]プラットフォームの背後にあるテクノロジーは、研究状況に関する情報を収集する目的で開発された以前のSpringer Natureプロジェクトに基づいて構築されました。[4]最初のSciGraphデータセットは、2017年2月に公開されました。 [4]プラットフォームは2017年3月に開始され、主要なパートナーの出版物が追加されて大幅に拡張されました。[5]データセットは、コンピューターサイエンス、医学、生命科学、化学、工学、天文学など、幅広いトピックにわたります。[6]開発者は、将来的に引用、特許、臨床試験も含める予定です。 [7]
テクノロジー
SciGraphは15億から20億のトリプルで構成されており、トリプルは「主語-述語-目的語」の形式で、述語（動詞）を介して任意の主語または概念を別の目的語にリンクし、それらの間に存在する関係の種類を示します。[8]そのグラフ構造は、 Semantic Scholarなどの他の学術検索エンジンでも使用されています。[9]
SciGraphは、Springer Natureとその学術分野のパートナー、資金提供者、研究プロジェクト、会議、所属、出版物からデータを収集しています。[10]収集された情報は、情報がどのように関連しているかについての豊富な意味的記述として機能し、学術分野の視覚化も提供します。[11]このプラットフォームは、機関に応じて外部の権威あるデータセットとの曖昧さの解消とリンクを通じて著者の所属を調整する唯一の大規模データセットであると考えられています。[6]
参考文献
- ^ 「Springer Nature SciGraph」. EurekAlert! . 2021年10月25日閲覧。
- ^ Rucci, Enzo (2020). クラウドコンピューティング、ビッグデータ、新興トピック: 第8回カンファレンス、JCC-BD&ET 2020、ラプラタ、アルゼンチン、2020年9月8日〜10日、議事録。シャム、スイス: Springer Nature。p. 86。doi : 10.1007 /978-3-030-61218-4_6。ISBN 978-3-030-61217-7. ISSN 1865-0929. OCLC 1204142972.
- ^ ab 「Springer Nature が LOD を使用して科学者が協力するための豊富なデータベースを作成」。Ontotext 。2021 年 11 月 4 日閲覧。
- ^ ab Hammond, Tony; Pasin, Michele; Theodoris, Evangelos (2017). データの統合と分解: SHACL と OWL による Springer Nature SciGraph の管理 ( PDF) . ISWC (ポスター、デモ、業界トラック) . 神戸、日本。ISSN 1613-0073。S2CID 45786582 . 2021年10月26日閲覧。
- ^ 「SciGraph – Access」。2017年12月22日。 2021年10月25日閲覧。
- ^ ab González-Beltrán, Alejandra; Osborne, Francesco; Peroni, Silvio; Vahdati, Sahar (2018). セマンティクス、アナリティクス、視覚化: 第 3 回国際ワークショップ、SAVE-SD 2017、オーストラリア、パース、2017 年 4 月 3 日、および第 4 回国際ワークショップ、SAVE-SD 2018、フランス、リヨン、2018 年 4 月 24 日、改訂選抜論文。Cham: Springer。p. 64。doi : 10.1007 /978-3-030-01379-0_5。ISBN 978-3-030-01378-3。
- ^ Garcia-Silva, Andres; Gómez-Pérez, José Manuél (2018年4月1日). Not Just About Size - A Study on the Role of Distributed Word Representations in the Analysis of Scientific Publications (PDF) . Dl4Kgs@Eswc 2018 . Heraklion, Greece. pp. 21–32. arXiv : 1804.01772 . Bibcode :2018arXiv180401772G. ISSN 1613-0073.
- ^ ライト、ライアン、ムーディ、ジェームズ（2020年）。オックスフォードソーシャルネットワークハンドブック。ニューヨーク：オックスフォード大学出版局。p.603。ISBN 978-0-19-025176-5。
- ^ ホセ、ジョーモン M.ユルマズ、エミネ。マガリャンイス、ジョアン。カステルズ、パブロ。フェロ、ニコラ。シルバ、マリオ J.マルティンス、フラヴィオ (2020)。情報検索の進歩: 第 42 回 IR 研究に関する欧州会議、ECIR 2020、ポルトガル、リスボン、2020 年 4 月 14 ～ 17 日、議事録、パート I。チャム、スイス: Springer Nature。 p. 254. arXiv : 1912.13080。土井：10.1007/978-3-030-45442-5_31。ISBN 978-3-030-45438-8。
- ^ Bespalov, Anton; Michel, Martin C.; Steckler, Thomas (2020). 非臨床薬理学とバイオメディカルにおける優良研究基準。実験薬理学ハンドブック。第257巻。Cham: Springer Nature。p. 343。doi : 10.1007/ 164_2019_290。ISBN 978-3-030-33655-4. PMID 31691858. S2CID 207902492.
- ^ Gayo, Jose Emilio Labra; Prud'hommeaux, Eric; Boneva, Iovka; Kontokostas, Dimitris (2018). 「アプリケーション」。 RDF データの検証。 データ、セマンティクス、知識に関する統合講義。 Morgan & Claypool Publishers。 p. 212。doi :10.1007/978-3-031-79478-0_6。ISBN 978-1-68173-164-3. OCLC 1019932975.