qq_20913021的博客

对于科研工作者来说，除了掌握快速的收集信息和有效管理信息的能力之外，还需要有一定的信息分析能力。譬如，检索某个研究方向，结果文献有上千篇，此时我们该如何对待这些文献？精炼检索条件很可能会导致有价值的文献被排除在外。在交叉科学盛行的今天，如果想了解其它领域的进展情况，由于缺乏相应的专业知识，如何判断哪些文献是有重要参考价值的文献？这些问题的解决都需要我们具备一定的文献信息分析能力。

ATI 文献题录信息统计分析工具(Statistical Analysis Toolkit for Informetrics, SATI)，旨在通过对期刊全文数据库题录信息的处理，利用一般计量分析、共现分析、聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等数据分析方法，挖掘和呈现出美妙的可视化数据结果。通过免费、共享软件功能及开源、增进代码实现，旨在为学术研究提供期刊文献数据统计与分析的辅助工具。

科学知识图谱（简称知识图谱）是现实科学知识发展进程与结构关系的一种图形[1]。其作用是使研究者对学科结构、研究内容、学科关系和研究热点有清晰的把握，并可预测学科发展前沿和趋势。但在当前科研数据总量庞大、增长快速、信息含量低、数据种类多样[2]的背景下，传统的知识图谱绘制方法、步骤和工具已经难以应对，急切需要针对大数据环境的科学知识图谱的绘制的方法及其关键技术研究。1. 知识图谱的起源与发展