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Microsoft Academic Graph|学术研究数据集|知识图谱数据集
收藏OpenDataLab2025-03-29 更新2024-05-09 收录
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Microsoft Academic Graph 是一个异构图，包含科学出版物记录、这些出版物之间的引用关系，以及作者、机构、期刊、会议和研究领域。文档
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-08-19
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Microsoft Academic Graph（MAG）数据集的构建基于微软学术搜索引擎的庞大数据库，通过自动化爬虫技术从学术出版物、会议论文、书籍和专利等资源中提取信息。该数据集涵盖了广泛的学术领域，包括计算机科学、生物学、物理学等，通过结构化处理和语义分析，将学术实体如作者、机构、期刊和关键词等进行关联和索引，形成一个多维度的知识图谱。
特点
MAG数据集以其全面性和深度著称，包含了超过2亿篇学术文章和1.7亿个作者信息，覆盖了自1800年以来的学术出版物。其特点在于高度的结构化和语义关联，支持复杂的查询和分析任务。此外，MAG还提供了丰富的元数据，如引用关系、研究领域分类和时间戳，使得用户能够进行跨学科和跨时间的研究分析。
使用方法
MAG数据集适用于多种学术研究场景，包括但不限于学术影响力分析、研究趋势预测和跨学科知识发现。用户可以通过API接口访问数据，进行定制化的查询和数据挖掘。此外，MAG还支持与其他数据集的集成，如社交媒体数据和专利数据库，以实现更广泛的研究应用。数据集的开放性和灵活性使其成为学术界和工业界的重要工具。
背景与挑战
背景概述
Microsoft Academic Graph（MAG）是由微软研究院于2016年推出的一个大规模学术数据集，旨在为学术研究和知识图谱构建提供丰富的数据资源。该数据集整合了来自全球学术出版物、会议论文、专利、书籍等多种来源的信息，涵盖了广泛的学科领域。MAG的核心研究问题包括学术实体的识别与关联、知识图谱的构建与应用，以及学术影响力的评估。其对学术研究领域的影响力在于，它为研究人员提供了前所未有的数据支持，促进了跨学科的研究合作与知识发现。
当前挑战
尽管MAG提供了丰富的学术数据，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异构性使得数据整合与标准化成为一个复杂的问题。其次，学术实体的识别与关联需要高度精确的自然语言处理技术，以确保知识图谱的准确性和完整性。此外，随着学术出版物的快速增长，如何高效地更新和维护数据集也是一个持续的挑战。最后，数据隐私和安全问题在处理大规模学术数据时尤为重要，需要严格的数据保护措施。
发展历史
创建时间与更新
Microsoft Academic Graph（MAG）于2016年首次发布，旨在提供一个全面且详细的学术研究数据集。自发布以来，MAG经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2021年，进一步扩展了其数据覆盖范围和深度。
重要里程碑
MAG的一个重要里程碑是其在2017年与Semantic Scholar的合作，这一合作显著提升了数据集的质量和可用性。此外，2019年，MAG引入了对非英语文献的支持，极大地丰富了其国际化学术资源的覆盖。2020年，MAG开始提供API接口，使得研究人员和开发者能够更便捷地访问和利用其数据，这一举措极大地促进了学术研究的数字化和自动化进程。
当前发展情况
当前，Microsoft Academic Graph持续发展，成为全球学术研究领域的重要资源。它不仅支持多种语言的文献数据，还整合了丰富的元数据，如作者信息、机构关联和引用网络，为学术研究提供了强大的数据支持。MAG的应用范围广泛，从学术搜索引擎到科研评估工具，再到知识图谱构建，均展现出其巨大的潜力和价值。通过不断的技术创新和数据更新，MAG正逐步成为推动学术界数字化转型的重要力量。
发展历程
- Microsoft Academic Graph首次发布，作为微软研究院的一项重要成果，旨在提供一个全面、开放的学术研究数据集。
- Microsoft Academic Graph开始与学术界和工业界广泛合作，支持多种学术研究和应用场景，如文献推荐、学术影响力分析等。
- 数据集的规模和覆盖范围进一步扩大，增加了对更多语言和学科的支持，提升了数据集的多样性和全面性。
- Microsoft Academic Graph开始支持机器学习和人工智能领域的研究，成为许多学术论文和研究项目的重要数据源。
- 数据集的更新频率和数据质量得到进一步提升，支持实时数据分析和动态学术网络构建。
- Microsoft Academic Graph与多个国际学术数据库和平台进行整合，进一步扩大了其在全球学术界的影响力。
常用场景
经典使用场景
在学术研究领域，Microsoft Academic Graph（MAG）数据集被广泛用于构建知识图谱和进行学术文献分析。通过整合来自全球的学术出版物、作者、机构和研究主题，MAG为研究人员提供了一个全面的数据平台，用于探索学术趋势、识别关键研究领域以及分析学术合作网络。其经典使用场景包括学术影响力评估、研究热点追踪和跨学科研究分析。
衍生相关工作
基于Microsoft Academic Graph数据集，衍生了一系列经典工作，包括学术影响力模型构建、研究热点预测和学术合作网络分析。例如，有研究利用MAG数据集构建了学术影响力评估模型，通过分析作者、机构和文献之间的关联，量化了学术成果的影响力。此外，还有研究基于MAG数据集进行研究热点预测，通过分析文献中的关键词和引用关系，预测未来的研究趋势。这些衍生工作不仅丰富了学术研究的工具箱，也为学术界提供了新的研究视角和方法。
数据集最近研究
最新研究方向
在学术研究领域，Microsoft Academic Graph（MAG）数据集的最新研究方向主要集中在跨学科知识图谱构建与应用。该数据集通过整合海量学术文献信息，为研究者提供了丰富的学术资源和知识网络。前沿研究聚焦于利用MAG数据集进行跨学科知识融合，探索不同学科之间的关联与互动，从而推动学术创新和知识发现。相关热点事件包括基于MAG的学术影响力评估、科研合作网络分析以及智能推荐系统的开发，这些研究不仅深化了对学术生态的理解，也为科研决策提供了有力支持。
相关研究论文
- 1Microsoft Academic Graph: When experts are not enoughMicrosoft Research · 2015年
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- 4Enhancing Academic Search with Microsoft Academic Graph: A Comparative StudyStanford University · 2022年
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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