18、用上下文丰富学术知识

用上下文丰富学术知识

1. 概念模型及其应用

为了以学术知识为核心，提出了一种查询一系列学术交流基础设施的方法，以检索和呈现丰富的上下文信息。概念模型如图1所示，其核心是一个联邦查询服务，该服务抽象并统一了对任意学术交流基础设施所提供数据的访问和检索。其目的是便于高效构建用户界面小部件，用上下文信息丰富所呈现的信息。

该概念模型包括两个关键方面：
1. 灵活、按需、虚拟和联邦式地集成学术交流基础设施，并直接扩展基于GraphQL的联邦查询服务，以提供用户界面小部件所需的上下文信息。
2. 通过单一查询和数据交换接口统一访问丰富用户界面中任意信息所需的全面上下文信息。

将此概念模型应用于学术交流基础设施，特别是开发用于丰富开放研究知识图谱（ORKG）中呈现的学术知识的小部件。这些小部件从众多学术交流基础设施中以联邦方式获取全面的上下文信息，这些基础设施包括提供文章元数据的Crossref和Semantic Scholar、提供数据集和软件元数据的DataCite、提供项目信息的OpenAIRE、提供组织信息的ROR以及提供贡献者信息的ORCID。具体应用场景如下：
1. ORKG论文视图 ：显示所查看论文的相关数据集、项目、主题和Altmetrics等上下文信息。
2. ORKG贡献者简介 ：显示贡献者的就业历史、除在ORKG上发表之外的已发表成果（包括文章、数据集、软件）、参与的项目以及感兴趣的研究主题。
3. ORKG比较 ：扩展ORKG比较中的分面搜索功能，使其能够根据丰富的上下文元数据过滤被比较的研究，例如过滤出