基于知识图谱的应用型高校学科建设研究

基于知识图谱的应用型高校学科建设研究

姜卫韬

（浙大宁波理工学院 浙江宁波 315100）

摘要：学科知识图谱有助于应用型高校制定学科战略、统筹学科体系、学者深化科学研究。本文在总结国内外研究动态的基础上，提出了应用型高校学科建设中运用知识图谱的步骤方法，为推动学科建设提供一种新的思路。

关键词：知识图谱；学科建设；应用型高校

1引言

2021年7月教育部等六部门印发《关于推进学科建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，提出通过构建学科知识图谱，对学科知识脉络进行智能识别、重组与配对，以学科知识图谱赋能学科建设。作为应用型高校教学、科研及社会服务能力提升的重要基础，学科治理体系和治理能力的现代化需求愈加凸显。当前，应用型高校学科建设整体虽然取得一定成效，但仍需提升学科方向明晰性、学科布局合理性、学术氛围浓厚度、学科梯队完善性、学科基地健全性、学科成果优质度等，亟待深度理解并科学评估学科建设，避免学科间内涵同质化、资源配置失衡等问题。学科知识图谱运用可视化技术，转化海量抽象学科知识为直观形象的统计型、关联型知识图谱，生动揭示学科横向关联结构、纵向发展脉络，立体反映学科知识体系，以精准把握学科建设着力点，合理配置学科建设资源，进而提升学科竞争力。

2  国内外研究动态

（1）知识图谱构建相关研究。现有关于知识图谱构建的研究主要聚焦于知识抽取、知识融合、知识存储及可视化、知识推理等关键技术。知识抽取是知识图谱构建的基础，指从数据源中识别并抽取出实体概念及之间的关系（曹树金，2022）。知识融合指对不同数据源中的实体概念进行规范和对齐（谭元珍，2022），这是由于同一实体在不同数据源中可能有不同的术语表达，常用聚类、分类和相似度计算等方法（李刚，2021）。知识图谱的存储主要通过关系型数据库和图数据库。关系型数据库中，通常使用资源描述框架（RDF）数据模型来表示知识图谱，具体形式为SPO三元组（宋雪雁，2022）。知识图谱推理指通过图谱中已有的事实推断未知事实或关系，目前常用的知识推理方法有基于规则的推理、基于图结构的推理等方法（马瑞新，2022）。

（2）学科知识图谱相关研究。国外学者主要集中在用特定方法和工具构建、挖掘和分析特定学科及领域具体问题知识单元之间的联系和演化规律（Yus 2021；Bobed，2022；Mena，2022）。国内研究主要是按需构建学科知识图谱：一是聚焦于学科发展测评、机构资源分配及学科布局，以辅助学科建设优化，如针对各类中文文献数据库，提出集词频统计法、计算机数据挖掘和数据可视化技术为一体的学科知识图谱绘制方法并应用于学科监测与评价（汤建民，2021；魏瑞斌，2022）；二是通过学科服务方向明确、价值倍增、效率提高来提升学科服务质量，如基于CiteSpace的知识图谱分析中国一流学科领域的研究特征与趋势（伍国勇等，2021）、将知识图谱应用于学科知识服务（黄薇，2021）。

综上，①当前知识图谱构建的研究主要集中于知识抽取、知识融合、知识推理等关键技术层面，鲜少关注高校学科建设等具体应用层面；②虽然有少数学者研究高校学科知识图谱构建，但多因研究工具与方法不科学、研究内容与解析不全面、学科建设理论研究不充分等，难以深度揭示高校学科建设内涵及规律，不能有效辅助学科建设决策。

3   应用型高校学科建设中运用知识图谱的步骤方法

（1）分析学科建设要素及其关系。基于行为维度的学科组织服务形态、空间维度的学科活动创新形态、时间维度的学科知识演化形态，解析学科方向、布局、环境、梯队、基地、课题等学科建设要素及各要素互联形成的学科生态系统。（2）分析学科知识图谱类型和关系。以学科理论与知识体系为核心、以学科画像与知识发现为目的，剖析学科知识图谱类型和关系，建立知识图谱结构体系。（3）确定学科知识图谱的构建目标。从学科建设要素间关系的视角，探求依托数据挖掘、知识计量、网络分析、可视化技术，量化分析学科文献，立体展现学科全貌、历史与趋势，以辅助学科建设的学科知识图谱构建目标。（4）确定学科知识图谱的构建原则。包括在数据处理环节选择时效性强的数据；在数据预处理环节选择合适知识单元以横向共现、纵向引证界定构建合理性；在数据处理环节遵循标准性；在数据分析环节选择易操作工具；在图谱解析环节注重建构性和科学性等建构原则。（5）选择学科知识图谱构建的方法工具。在学科建设中运用知识图谱进行分析，常用的方法包括引文分析、同被引分析、共词分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析、多维尺度分析等。使用较多的绘制软件有 CiteSpace、WordsmithTools、Bibexcel、SPSS、Pa-jek等。其中，CiteSpace是近几年全球信息可视化分析领域中具有影响力的信息可视化工具。通过 CiteSpace分析和可视化共引网络，能够帮助分析知识领域中的现状和演进趋势。具体而言，利用文献计量学方法，结合使用CiteSpace软件对学科建设在特定研究时间段的科技文献进行可视化分析，绘制科学知识图谱，进而直观清晰、多角度地展示学科建设的载文状况，作者和机构分布、以及期间的热点高频研究词汇等信息。（6）关键词贡献知识图谱分析。CiteSpace能够显示中心性高的关键词，一个关键词的中心性越强，意味着它控制的关键词之间的信息流越多，该关键词与其他关键词在文献中共现的次数就多，可以说中心性高关键词就很可能是该学科或领域的研究热点，而且是具有作为“主线”贯串整个研究的地位，被称之为“热点主线”。例如，通过梳理关键词可以发现，学科建设研究关键词主要集中于，人才培养、科学研究、教学与科研条件、人才队伍、学术氛围、学科方向及其学科本身等几个方面。

4  结论与讨论

（1）在学科建设中运用知识图谱分析，有助于应用型高校制定学科战略。构建学科知识图谱辅助学科建设决策，有助于应用型高校分配学科发展资金、部署学科学位点、凝练学科方向、优化学科布局，形成前瞻性的学科发展战略。（2）在学科建设中采用知识图谱工具，有助于应用型高校统筹学科体系。构建学科知识图谱辅助学科建设决策，有助于应用型高校强化自身学科特色、组建高水平学科队伍、规划配置学科资源、举办学科交流活动、构建合作交流平台，打造学科共同体并提升学科质量。（3）运用知识图谱推动学科建设，有助于应用型高校的学者深化科学研究。构建学科知识图谱辅助学科建设决策，有助于学者引领学科发展方向、聚焦学科前沿课题，加强学者及学术群体间交流、产出学科优质成果，参与主流学科群体并进行学科创新。

参考文献

[1] Yus A.Introducing the knowledge graph：things，not strings[J].Official google blog，

2021，6（9）：15-22.

[2] Bobed, Chu W W. knowledge graph query expansion to support scenario- specific retrieval of medical free text[J]. Information Retrieval，2022，10（2）：173-202.

[3] 魏瑞斌.机构知识图谱的构建及应用[M].北京：科学出版社，2022：206-211.

[4] 黄薇.知识图谱应用于学科知识服务初探[J].图书馆理论与实践，2021（3）：2-5.

基金项目：本文得到浙江省教育科学规划一般课题《基于学科知识图谱的应用型高校学科建设可视化决策路径研究》（2024SCG223）资助；浙江省哲学社会科学重点研究基地浙江省临港现代服务业与创意文化研究中心课题（2022JDKTYB41）资助；浙江省哲学社会科学规划部门合作专项研究课题（24BMHZ034YB）资助。

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