知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，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。
最新发布的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。
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。
在工程架构上，AceKG使用Apache Jena框架进行驱动。Apache Jena（http://jena.apache.org）使用TDB数据库存储三元组数据，并且提供SPARQL引擎支持对三元组数据进行查询。
AceKG具体工程架构
上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长、John Hopcroft计算中心执行主任、Acemap学术搜索项目总负责人王新兵教授在接受新智元访谈时表示：“本次发布的AceKG学术知识图谱，其最大的优势就是背后所依靠的整个Acemap学术搜索系统巨大的数据库，我们拥有的约1.15亿名学者信息和1.27亿篇论文信息，为AceKG的构建提供了海量的结构化数据。”
“在保证海量数据的同时，我们也深知紧跟学术领域最前沿的重要性，所以最新发表的ACM、IEEE论文也会及时收录，确保我们系统的前沿性与实用性。
在谈及本次发布的近100G数据量的AceKG学术知识图谱将如何应用的问题上，王新兵教授风趣地谈到：“本次发布的AceKG是从一个更高的角度对整个学术界进行统览，所以这次发布的数据集很大，不仅有计算机领域，也有医学，通信等领域。”
“打一个比方，本次发布的AceKG好比一整扇的猪肉，对于一个正常人，这一整扇的猪肉不可能全部吃下，医学领域的人可能喜欢吃‘火腿’，计算机领域的人可能喜欢吃‘猪蹄’，就算是对于同一部分肉，你也可以做成鱼香肉丝或者是糖醋排骨等不同的菜。”
在AceKG如何应用这个问题上，团队制定了“三步走”的战略：
第一步是把“整扇的猪肉”切成不同量级的肉。现在的AceKG拥有22亿的三元组，未来可能会推出几万和几十万量级三元组的数据集，并且在这些较小的数据集上评测一些算法，比如“异构网络向量化”的这个话题。现在常用的数据集是FB15k和WN18，但我们在进行学术领域的相关研究时，没有发现较好的学术领域异构网络数据集，我们可能在未来推出的较小的数据集上测试一些如TransE的经典向量化算法。
第二步则是把肉做成具体的如“糖醋排骨”这样具体的菜，类似于QQ或者Facebook这样利用社交网络给你推荐你可能感兴趣的人，比如你刚加了一位好友，你想知道他的婚姻状况，可能这两个社交应用给你推荐的“感兴趣的人”里面，就有这位朋友的妻子。在学术领域，同学们申请出国也好，学者们想进入某一领域也好，都需要类似的学术圈社交网络的新型推荐，这种推荐不仅仅是局限于合作者或者在同一个机构工作，我们的Acemap学术搜索系统在未来将致力于基于AceKG的特色推荐系统研发。
第三步则有点像《红楼梦》刘姥姥进大观园吃的那道茄子菜——这道茄子在烹饪的过程中使用了大量的鸡油、鸡肉等材料，我们最后就想在Acemap学术搜索系统中做成一道这样的“茄子”，最后的交互式可视化应用可以为用户提供更加流畅、舒适的使用体验，而在这道“茄子”背后的鸡油，鸡肉就是我们的AceKG在提供支撑。
新智元了解到，除AceKG之外，Acemap团队近期也发布了学术会议期刊核心(core)学者地图、CS热词近五年热度变化趋势统计及未来热度预测等研究成果，从不同角度对学术信息进行挖掘。详情参考Acemap学术地图式搜索系统：http://acemap.sjtu.edu.cn/
原文发布时间为：2018-03-14
本文作者：Acemap团队
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