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肖明邱小花黄界李国俊冯召辉：知识图谱工具比较研究
XiaoMing,QiuXiaohua,HuangJie,LiGuojun,FengZhaohui:ComparisonofSoftwareToolsforMappingKnowledgeDomain6611

知识图谱工具比较研究*
肖明邱小花黄界李国俊冯召辉

摘要介绍知识图谱分析一般工作流程，分析12种有代表性的知识图谱工具，从数据格式、数
据预处理、构建关系矩阵、数据标准化处理以及所支持的知识图谱分析方法5个方面对比12种软
件的差异，总结各种软件的优势和劣势，使用户能根据自身研究的需求，选择相应功能的知识图
谱软件工具。
关键词知识图谱软件工具比较研究知识图谱流程
ComparisonofSoftwareToolsforMappingKnowledgeDomain
XiaoMing,QiuXiaohua,HuangJie,LiGuojun,FengZhaohui

AbstractThisarticlefirstintroducesthegeneralworkflowofmappingknowledgedomain,andthen
analyzestwelverepresentativeknowledgemappingtoolsintermsofdataformat,datapreprocessing,
relationshipmatrixconstruction,stardardizationmeasuresandanalysismethodstheyenablerespectively.A
summarywillbeprovidedintheend,describingthestrengthsandweaknessesofthesetools,soastohelp
usersselectthebesttoolinaccordancewiththeirownresearchneeds.
KeywordsMappingKnowledgeDomain,softwaretools,comparativestudy,MappingKnowledge
DomainWorkflow

0引言掘研究、信息管理研究等领域来说，无异于锦
知识图谱（MappingKnowledgeDomain）是上添花，一图胜千言，在Web2.0、社交网络
指用可视化技术来发现、描述、分析以及最盛行以及大数据来临的时代，数据可视化领域
终展示数据或文本之间的相互关系。具体来也越来越受到各类研究者的关注。
说，知识图谱把统计学、应用数学、计算机科
学、信息科学、文献计量学等学科的理论和方1知识图谱分析流程
法相结合，再用可视化的方式来展现学科的发本文结合参考文献[2]中的流程，将知识图
展历程、研究现状、前沿领域以及整体知识框谱分析的流程归纳总结如图1所示：
架的多学科融合的一种研究方法[1]。知识图谱
的最大优点是一种利用空间形态来形象地表现
学科、领域、专业、个人文献或作者间相互关
系，旨在展示学术研究中的学科网络结构和变
化动态，通过引文分析、共作者分析、共现
分析等分析方法来发现学科内和子学科间的联图1知识图谱分析的流程
系，掌握当前学术研究的热点问题，预测学科
*本文得到国家社会科学基金项目“基于多方法融
的发展方向。
合的中外图书馆学情报学知识图谱实证研究”（编
在讲究海量数据挖掘的今天，将这些杂乱
号：11BTQ019）资助。本文得到中央高校基本科
无章的数据进行梳理，再通过一些可视化软件研业务费专项资金资助（项目编号：FRF-BR-
工具来形象的展示，对商业智能研究、数据挖13-016）。
·新技术应用·图书馆杂志
6622LibraryJournal

（a）数据检索：国内外常用的可以进行关系，为了获取更好的显示效果，更准确的数
知识图谱分析的数据源有：ISIWebofScience据分析结果，通常就要对数据进行缩减，选取
(WOS)、ScoPus(http://www.scopus.com)、Google一些典型的数据来分析，如：选取被引次数最
scholar[3](http://scholar.google.com)、NLM’s多的文章来分析，选择核心期刊上的数据，选
MEDLINE(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed);择H指数较高的作者等；（5）选取前N个节点
这几个数据库有各自的特点和优势，收录数和边来分析，同时去掉孤立节点，对边进行
的文献也有一定的差异，另外还有其他的修剪，这样可以用更少量的数据来更强地表现
一些文献计量数据源：arXiv(http://arxiv.org),网络的重点。
CiteSeerX(http://citeseerx