我国科学数据中心评价的知识图谱分析

doi:10.19788/j.issn.2096-6369.000004

农业大数据学报 ›› 2024, Vol. 6 ›› Issue (3): 373-379.doi: 10.19788/j.issn.2096-6369.000004

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我国科学数据中心评价的知识图谱分析

王悦悦¹(), 陈祖刚²^,³^,⁴^,^*(), 武新乾¹

1.河南科技大学数学与统计学院，河南洛阳 471000
2.海南省地球观测重点实验室，海南空天信息研究院，海南三亚 572029
3.中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094
4.国家对地观测科学数据中心，北京 100094

收稿日期:2023-10-23 接受日期:2023-12-28 出版日期:2024-09-26 发布日期:2024-10-01
通讯作者: 陈祖刚，E-mail: chenzg@aircas.ac.cn。
作者简介:王悦悦，E-mail: yuelnt@163.com。
基金资助:
海南省自然科学基金青年基金项目“基于元数据的地理空间相似数据精准推荐方法研究”(622QN352);国家自然科学基金面上项目“基于动态与异构场景的科学数据中心评价方法研究”(72074017)

Knowledge Graph Analysis of Scientific Data Centers Evaluation in China

WANG YueYue¹(), CHEN ZuGang²^,³^,⁴^,^*(), WU XinQian¹

1. School of Mathematics and Statistics, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471000, Henan, China
2. Key Laboratory of Earth Observation of Hainan Province, Hainan Aerospace Information Research Institute, Sanya 572029, Hainan, China
3. Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
4. National Earth Observation Data Center, National Science and Technology Infrastructure, Beijing 100094, China

Received:2023-10-23 Accepted:2023-12-28 Published:2024-09-26 Online:2024-10-01

摘要/Abstract

摘要：

在大数据时代背景下，科学数据中心的蓬勃发展使其绩效评价逐渐成为研究热点。通过对国内近十年科学数据中心评价相关成果的系统梳理，为我国科学数据中心评价模型的深化研究提供理论依据和参考。运用科学知识图谱法，借助CiteSpace软件对2013－2023年期间CNKI的科学数据中心评价研究相关文献进行关键词共现分析。研究发现：研究演进上看，2015－2019年为高峰期，文献数量呈现爆发式增长；研究热点上看，可归纳为评价对象、评价领域、评价指标体系、绩效评估模式。经过对各个主题的深入分析，发现科学数据中心评价已经有一定程度的研究成果积累，然而，对于我国的科学数据中心体系而言，现有的评价体系在可比性和通用性方面存在一定的不足，这对科学数据中心的协调统一发展形成了阻碍。

关键词: 科学数据中心, 评价模型, 科学知识图谱, 共现

Abstract:

The vigorous development of scientific data center makes its performance evaluation gradually become a research hotspot. By systematically combing the relevant achievements of scientific data center evaluation in China in the past 10 years, this paper provides theoretical basis and reference for further research on the evaluation model of scientific data center in China. Based on the bibliometric method and the scientific knowledge graph method, a keyword co-occurrence analysis was conducted on the literatures related to CNKI's scientific data center evaluation research during 2013-2023. The findings are as follows: In terms of research evolution, 2015-2019 was the peak period, and the number of literatures showed explosive growth. From the perspective of research hotspot, it can be summarized as evaluation object, evaluation field, evaluation index system and performance evaluation model. After in-depth analysis of various topics, it is found that scientific data evaluation has accumulated research achievements to a certain extent. However, for China's scientific data center system, the existing evaluation system has certain deficiencies in comparability and universality, which has hindered the coordinated and unified development of scientific data centers.

Key words: scientific data centers, evaluation model, map of scientific knowledge, co-occurrence

王悦悦, 陈祖刚, 武新乾. 我国科学数据中心评价的知识图谱分析[J]. 农业大数据学报, 2024, 6(3): 373-379.

WANG YueYue, CHEN ZuGang, WU XinQian. Knowledge Graph Analysis of Scientific Data Centers Evaluation in China[J]. Journal of Agricultural Big Data, 2024, 6(3): 373-379.

图/表 3

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