サイグラフ
サイグラフ
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 （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みなされており、[ 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ランドスケープ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特徴は、情報の関係性の詳細な意味的記述と、学術領域の視覚化です。2017年に開始され、2023年に廃止されました。[ 3 ]

発達

SciGraphの開発は、1815年まで遡る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構築の取り組みから始まりました。[ 4 ]これらのリソースの数は、約1,300万と報告されています。[ 4 ]このプラットフォームを支える技術は、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。[ 5 ]最初のSciGraphデータセットは、2017年2月に公開されました。[ 5 ]このプラットフォームは2017年3月に開始され、主要パートナーの出版物の追加により大幅に拡張されました。[ 6 ]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。[ 7 ]開発者は、将来的には引用、特許、臨床試験も含める予定です。 [ 8 ]

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」という形式で、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。[ 9 ]そのグラフ構造は、 Semantic Sc​​holarなどの他の学術検索エンジンでも使用されています。[ 10 ]

SciGraphは、Springer Natureとそのパートナーから学術分野だけでなく、資金提供者、研究プロジェクト、会議、所属、出版物からもデータを収集しています。[ 11 ]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。[ 12 ]このプラットフォームは、著者の所属を曖昧さの解消と機関別の外部の権威あるデータセットとのリンクを通じて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。[ 7 ]

参考文献

  1. ^ 「Springer Nature SciGraph」 . EurekAlert!. 2021年10月25日閲覧。
  2. ^ Rucci, Enzo (2020).クラウドコンピューティング、ビッグデータ、新興トピックス：第8回会議、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. スイス、シャム：Springer Nature. p. 86. doi : 10.1007/978-3-030-61218-4_6 . ISBN 978-3-030-61217-7. ISSN  1865-0929 . OCLC  1204142972 .
  3. ^ "SciGraph 2017-2023" . MichelePasin!. 2025年6月30日閲覧。
  4. ^ a b「Springer NatureがLODを活用し、科学者が共同研究するための豊富なデータベースを構築」 Ontotext . 2021年11月4日閲覧。
  5. ^ a b Hammond, Tony; Pasin, Michele; Theodoris, Evangelos (2017).データ統合と分解：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. ISSN 1613-0073 . S2CID 45786582. 2021年10月26日閲覧.  
  6. ^ 「SciGraph – Access」 . 2017年12月22日. 2021年10月25日閲覧。
  7. ^ a b González-Beltrán, Alejandra; Osborne, Francesco; Peroni, Silvio; Vahdati, Sahar (2018).セマンティクス、アナリティクス、可視化：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、改訂選定論文集. Cham: Springer. p. 64. doi : 10.1007/978-3-030-01379-0_5 . ISBN 978-3-030-01378-3。
  8. ^ 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 . 
  9. ^ライト、ライアン、ムーディー、ジェームズ (2020). 『オックスフォード・ハンドブック・オブ・ソーシャルネットワーク』 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。
  10. ^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。スイス、シャム：シュプリンガー・ネイチャー。 p. 254. arXiv : 1912.13080。土井: 10.1007/978-3-030-45442-5_31。ISBN 978-3-030-45438-8。
  11. ^ Bespalov, Anton; Michel, Martin C.; Steckler, Thomas (2020).非臨床薬理学および生物医学における優良研究基準. 実験薬理学ハンドブック. 第257巻. 出版社: Springer Nature. p. 343. doi : 10.1007/164_2019_290 . ISBN 978-3-030-33655-4. PMID  31691858 . S2CID  207902492 .
  12. ^ 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 : 10.1007/978-3-031-7947 ​​8-0_6. ISBN 978-1-68173-164-3. OCLC  1019932975 .
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