科技大数据应用研究

研究多来源、多类型、多模态科技大数据的语义化知识组织、智能化分析挖掘、计量化知识分析和基于大数据知识计算的科技决策分析方法和技术。 

（一）科技大数据组织与管理研究 

研究科技文献、科学数据、产业数据、科技政策等多来源、多类型、多模态数据的分布式采集、规范化加工、智能化修复等技术，研发基于众包与人工智能的大数据采集、加工、关联、校正与修复、融合、精编的管理平台与工具，实现数据的智能化和流程化管理。研究科技大数据知识化转型升级的方法技术，研发基于“人工标注+AI计算”的模式，将文本信息转化为可关联、可计算、细粒度的智慧数据知识图谱的工具。面向数字化智能化开放科研模式与战略咨询、科技评价、区域经济的科技数据服务需求，开展信息的数据化研究，重点研究将信息转化为可计算、可评测、可重复的数据的技术，研发特色“领域+产业”的数据信息加工平台。开展科技大数据安全保护、数据版权、数据使用权等研究。 

（二）科技大数据分析与挖掘研究 

研究从海量科技数据中发现知识、从知识和智慧推演并设计解决方案的理论、方法与关键技术。研发基于科技大数据的学科知识挖掘与知识发现服务平台，面向需求开展数据驱动的知识发现服务。重点围绕生命健康、双碳行动、人工智能等学科领域深层次、个性化数据知识服务需求，基于科技大数据中心的高质量数据，综合运用知识图谱与人工智能等技术，对其中蕴含的“研究问题、研究方法、研究数据、研究结果与研究结论”等细粒度科技创新知识要素进行自动化抽取、模型化组织、语义化关联与知识化挖掘，构建多维度、细粒度、多模态学科领域“数据-信息-知识”全息智能数据分析挖掘流程，研发面向科技创新的学科领域智能知识发现与服务系统，实现海量文献知识的图谱化解析与知识发现需求的交互融合，提供个性化、精准化知识挖掘与知识发现服务，赋能科技创新，提升科研效率。 

（三）基于大数据知识计算的智能情报挖掘研究 

研发“大数据+AI”的知识计算引擎，利用人工智能技术从多模态科技数据中挖掘知识及其潜在语义关系，开展细粒度知识计算和情报感知，增强面向情报分析场景的数据关联分析能力，深度挖掘情报数据价值，智能化提升知识计算效率。开展大数据驱动下的智能情报服务模式研究，从基于数据驱动的情报分析方法、基于知识驱动的情报分析方法以及数据驱动与知识驱动相融合的情报分析方法等层面研究面向智能情报的知识计算方法体系。面向智能情报业务需求，构建以去中心化大数据计算环境为底层基础、以大数据资源治理和知识计算为核心的智能情报挖掘流程，研发“大数据+AI”智能情报工具与系统，包括情报监测、情报组织、数据标引、数据分析、挖掘计算、可视化等，实现情报分析工作的智能化、流程化和可复用，以及实现以大数据和人工智能领域前沿技术为手段支撑新时代智能情报分析工作的目标。