人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “敞开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼

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摘要: 清华大学和微软研究院联合发布 “开放学术图谱(OAG)2.0 版本”...
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打开学术图谱 (秋兰赋OAG)是一个大型学术常识图谱。它衔接人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “打开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼了两个亿级学术图谱:微软学术 (Microsoft Academic Graph,MAG)和AMiner 。

近来,清华大学和微软研究院联合发布了OAG v2,包含7亿多实体数据和20亿联络,其间包含 AMiner 的2.8亿实体数据(包含:作者、论文、会议、论题)和微软学术的4亿多实体。

OAG v2 完成了两个数据会集实体的主动匹配链接。OAG v2 也是之前发布的OAG v1的一个更新版别。

免费下载网址https://www.openacademic.ai/oag/

OAG v1

2017年8月,清华大学和微软研究院联合发布的 OAG v1,具体来说包含了来自 MAG 的 166,192,182 篇论文和来自 AMiner 的 154,771,162 篇论文的元数据信息。

通过集成这些数据信息,生成了两个学术图谱之间近 64,639,608 对链接(匹配)联络。

OAG v1概览

OAG v1 在曩昔一年多的时间里招引了约 4ss燃脂排油瘦身胶囊0,000 次下载。这次,OAG v2 在 OAG v1杜芸苓 的基础上增加了作者以及出书地址相关的数据。

OAG v2

OAG v2 包含了更多类型实体(作者,出书地址,论文)以及相应的匹配联络。OAG v2 界说的问题如下图所示。

大规模实体匹配的学生空间七天网络示例

上面的表格介绍了 OAG 目仙风稻妻前有约7亿实体郑世允数量,不同实人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “打开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼体彼此联络构成一个大规模异构网络。图中心表明作者名字的歧义人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “打开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼性。

图下面展现了不同类型实体的异构性,因而匹配不同类型的实体需求考虑其不同的特优玛除疤点。

OAG 努力供给彻底打开、免费的揭露学术图谱。截止国润大宗2019年1月,OAG 包含约7亿实体和约20亿实体之间的链接联络。OAG v2 的计算数据如下面三个表所示。MAG和AMiner两个学术图谱都在不断演化,OAG v2 采用了 MAG 2018年11月的快照和 AMiner 2018年7月或2019年1月的快照。

数据类型 #匹配对/出书地址 日期
匹配联络 29,841 2018.12
AMiner出书地址 69,397 2018.07
MAG出书地址 52,678 2018.11

表1:OAG出书地址数据计算

数据类人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “打开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼型 #匹配对/论文 日期
匹配联络 91,137,597 2018.12
AMiner论文 172,209,563 2019.01
MAG 论文 208,915,369 2018.11

表2:OAG论文数据计算

数据类型 #匹配对/作者 日期
匹配联络 1,717,680 2019.01
AMiner作者 113,171,945 2018.07
MAG作者 253,144,301 2018.11

表3:OAG作者数据计算

注:关于作者匹配,学者们只考虑了论文数不少于5的作者。将论文数量较少的作者扫除后, AMiner 中有 6,855,193 位作者,MAG 中有 13,173,936 位作者。

应战与困难

构建亿级打开学术图谱是一项极陆柏久具应战的研究工作。下面举例说明首要的难点地址:人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “打开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼

1. 实体异构

OAG 中不同类型的实体具有异构性,它们都有各自不同的特征。例如,出书地址的首要特点是称号,而论文有不同类型的特点,如标题,作者列表,年份等。

此外,不同数据源的相同特点也有异构性。例如论文作者或许存在不同的格局,如 Quoc Le 和 Le, Quoc;出书地址有全称或缩写等多种形式。

2. 实体歧义

同一称号能够表明多个实体,这也给图谱衔接带来了很大困难。比方常见名字通常是作者匹配的难点。关于论文来说,相同的标题也或许代表不同的论文,如在 KDD 2016 中收集了两篇题为 “robust influence maximization” 的不同论文。

3. 人体器官,清华大学和微软研究院联合发布 “打开学术图谱(OAG)2.0 版别”,肚子疼大规模匹配

要完成亿级数据集成,怎么进行高效计算是另一个重要应战。以现已发布的论文数据为例,AMiner 和 MAG 各自有约1.7亿和2亿篇论文,因而需求规划一个高效的匹配结构。

为此,学者们测验结合哈希算法,不同神经网络模型和注意力机制等办法,来衔接两个大规模学术图谱上不同类型的实体(出书地址,论文和作者)。

评价

学者们评价了少部分匹配联络(大约1,000个出书地址/论文/作者匹配对圭顿财富渠道),准数码宝贝linkz确率如表4所示。

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实体类型 出书地址 论文 (新匹配) 作者
准确率 99.26% 99.10% 97.41%

表4:实体匹配准确率

打开学术图谱是打开学术安排 (Open Academic Society) 的一个重要项目。

它是由微软、清华、艾伦人工智能研究所、亚利桑那大学、华盛顿大学、加州洛杉矶大学、澳洲国立大学等20个全球安排一同联合建立寡夫保藏体系的学术安排,旨在推行学术数据的打开同享、加强学术交流与协作。

打开学术图谱以集成全球不同学术常识图谱、揭露同享学术图谱数据、供给相关学术查找与发掘效劳为方针。

OAG 能够用于多种研究课题,如:网络数据发掘(论文引证联络网络,作者协作联络网络等),文献内容发掘,同名作者消歧和学术图谱对齐等。

详细信息欢迎拜访:

https://aminer.org/open-academic-graph

https://www.openacademic.ai/oag/

参考文献

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[2] Jie Tang, Jing Zhang, Limin Yao, Juanzi Li, Li Zhang, and Zhong Su. ArnetMiner: Extraction and Mining of Academic Social Networks. In Proceedings of the Fourteenth ACM SIGKDD Internatio维荣的妻子nal Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD’2008). pp.990-998. [PDF ] [Slides ] [System ] [API ]

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