EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)介紹

北京?？ㄋ固匦畔⒓夹g(shù)有限公司PAGEPAGE4EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)介紹北京?？ㄋ固匦畔⒓夹g(shù)有限公司2016年8月目錄一、產(chǎn)品簡(jiǎn)介 3二、資源檢索系統(tǒng) 31、云分析平臺(tái) 41.1數(shù)據(jù)可視化 41.2分析預(yù)測(cè) 41.3個(gè)人數(shù)據(jù)管理 62、智能報(bào)告生成平臺(tái) 62.1原始數(shù)據(jù)表格處理 62.2表格分析 62.3智能報(bào)告生成 7三、主題檢索系統(tǒng) 81、知識(shí)發(fā)現(xiàn)平臺(tái) 82、文獻(xiàn)計(jì)量分析 82.1研究趨勢(shì) 82.2研究熱點(diǎn) 92.3熱點(diǎn)期刊 92.4熱點(diǎn)學(xué)者 92.5熱點(diǎn)學(xué)科 92.6熱點(diǎn)機(jī)構(gòu) 92.7熱點(diǎn)基金 93、知識(shí)圖譜 103.1組合衍生詞圖譜 103.2機(jī)構(gòu)合作圖譜 103.3機(jī)構(gòu)+關(guān)鍵詞圖譜 103.4共現(xiàn)關(guān)鍵詞圖譜 103.5作者合作圖譜（顯性） 113.6作者合作圖譜（隱性） 11一、產(chǎn)品簡(jiǎn)介EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)采用全新數(shù)據(jù)服務(wù)模式，滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)更深層次的需求，其宗旨在于為廣大讀者提供在實(shí)證研究過程中存在的“從查閱文獻(xiàn)到收集數(shù)據(jù)、從利用數(shù)據(jù)到得出結(jié)論”環(huán)節(jié)中所缺失的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)分析服務(wù)。EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用集成、開放互聯(lián)的設(shè)計(jì)理念，摒棄數(shù)據(jù)資源的簡(jiǎn)單堆砌，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)利用，通過云分析平臺(tái)和智能報(bào)告生成平臺(tái)，將一系列與數(shù)據(jù)密切關(guān)聯(lián)的應(yīng)用集成到一個(gè)平臺(tái)中。通過對(duì)文獻(xiàn)中指標(biāo)的提取與挖掘分析，發(fā)現(xiàn)主題與指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成知識(shí)發(fā)現(xiàn)圖譜。提供知識(shí)分享、數(shù)據(jù)上傳等個(gè)性化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)資源間的互通互聯(lián)。二、資源檢索系統(tǒng)EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)基于面向海量數(shù)據(jù)的智能搜索引擎技術(shù)，進(jìn)行全面化的最優(yōu)匹配檢索，可在毫秒時(shí)間內(nèi)精確檢索出千萬級(jí)別的數(shù)據(jù)，不但實(shí)現(xiàn)了時(shí)間序列、統(tǒng)計(jì)表格、文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)三種類型資源的同時(shí)快速檢索，還能實(shí)時(shí)的進(jìn)行動(dòng)態(tài)查詢、多維度、多頻度的數(shù)據(jù)聚合分類以及統(tǒng)計(jì)。資源檢索對(duì)于時(shí)間序列提供頻度、地區(qū)、領(lǐng)域、來源、出版物、標(biāo)簽等六個(gè)維度的分類聚合，對(duì)于表格資源提供頻度、區(qū)域、時(shí)間、出版物等四個(gè)維度的分類聚合，對(duì)于文獻(xiàn)資源提供年份、作者、學(xué)科、期刊、機(jī)構(gòu)、基金等六個(gè)維度的分類聚合。1、云分析平臺(tái)EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)采用SaaS（軟件即服務(wù)）模式，通過云分析為用戶提供高質(zhì)量、高效率、低成本的數(shù)據(jù)處理、可視化展現(xiàn)、分析挖掘等軟件服務(wù)以及結(jié)果的共享與儲(chǔ)存。同時(shí)，用戶可以在云端上傳個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，滿足用戶個(gè)性化需求，為其科學(xué)研究或論文撰寫提供專業(yè)強(qiáng)大的工具支持。1.1數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化多樣的可視化展示途徑，分別包括智能表格、統(tǒng)計(jì)圖表、行政地圖。其中智能表格是統(tǒng)計(jì)圖表和行政地圖的基礎(chǔ)，分為五大區(qū)塊：指標(biāo)操作、功能菜單、用戶操作、可視化區(qū)、表單操作；此外，系統(tǒng)還提供電子表格的在線重現(xiàn)（上傳功能）。 統(tǒng)計(jì)圖表是EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的另一類可視化展現(xiàn)方式，共有折線圖、面積圖、柱形圖、條形圖、餅圖、環(huán)形圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖等13種圖表。系統(tǒng)的圖與表格具備聯(lián)動(dòng)展示特效，能夠展示用戶選中的任意數(shù)據(jù)區(qū)域。 地圖是EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的高級(jí)可視化展現(xiàn)方式，有中國(guó)地圖、世界地圖兩類。地圖具備展示指標(biāo)切換、背景色系選擇、時(shí)間序列動(dòng)態(tài)播放、數(shù)據(jù)鉆取等功能，滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)地圖的絕大多數(shù)需求。1.2分析預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的價(jià)值在其背后隱藏的規(guī)律，EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)為用戶提供了功能強(qiáng)大的分析預(yù)測(cè)模型庫。包括描述性統(tǒng)計(jì)、變量處理、缺省值處理、時(shí)間聚合、回歸分析、相關(guān)分析、時(shí)間序列分析、主成分/因子分析、高級(jí)計(jì)算器等9大模塊，共計(jì)40余類常見分析模型，涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)及面板數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)模型的計(jì)算處理。描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)一組數(shù)據(jù)的各種特征進(jìn)行分析，以便于描述測(cè)量樣本的各種特征及其所代表的總體的特征。描述性統(tǒng)計(jì)分析的項(xiàng)目很多，常用的如平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、頻數(shù)分布、正態(tài)或偏態(tài)程度等等。變量處理模塊主要用于對(duì)時(shí)間序列變量進(jìn)行初步簡(jiǎn)單處理，主要包含了增長(zhǎng)率、差分、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、滯后函數(shù)、先行函數(shù)、發(fā)展速度、累積方法、標(biāo)準(zhǔn)化等。缺省值處理模塊用于對(duì)時(shí)間序列變量存在的缺省值進(jìn)行相關(guān)處理，主要包含了刪除、序列均值、三次樣條內(nèi)插、幾何插補(bǔ)、線性插值、線性趨勢(shì)、前一個(gè)值、后一個(gè)值、前N個(gè)增長(zhǎng)率、后N個(gè)增長(zhǎng)率、相鄰N點(diǎn)均值、相鄰N點(diǎn)中位數(shù)、隨機(jī)值。時(shí)間聚合的功能主要用于考察時(shí)間序列的周期特性，用于尋找某個(gè)周期（如年度、半年度、季度）內(nèi)該序列的最大值、最小值、首值、末值、平均值、標(biāo)注差、和值。該算法僅對(duì)時(shí)間序列有效，對(duì)月度與季度兩種頻度數(shù)據(jù)有效，可實(shí)現(xiàn)從高頻度向低頻度數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化。年度數(shù)據(jù)不能進(jìn)行聚合處理?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，分為回歸和多重回歸分析；按照自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。結(jié)合平臺(tái)特性，EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)當(dāng)前提供三大類回歸分析方法，分別是線性回歸、曲線估計(jì)、二階段最小二乘回歸，其中線性回歸及曲線估計(jì)又包含多種方法級(jí)多種模型。EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)允許線性回歸應(yīng)用截面數(shù)據(jù)模型與時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型。相關(guān)分析是研究現(xiàn)象間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。時(shí)間序列是按時(shí)間順序的一組數(shù)字序列。時(shí)間序列分析就是利用這組數(shù)列，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法加以處理，以預(yù)測(cè)未來事物的發(fā)展。時(shí)間序列分析是定量預(yù)測(cè)方法之一，它的基本原理：一是承認(rèn)事物發(fā)展的延續(xù)性。應(yīng)用過去數(shù)據(jù)，就能推測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì)。二是考慮到事物發(fā)展的隨機(jī)性。任何事物發(fā)展都可能受偶然因素影響，為此要利用統(tǒng)計(jì)分析中加權(quán)平均法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該方法簡(jiǎn)單易行，便于掌握，但準(zhǔn)確性差，一般只適用于短期預(yù)測(cè)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)一般反映三種實(shí)際變化規(guī)律：趨勢(shì)變化、周期性變化、隨機(jī)性變化。在信息爆炸的時(shí)代，在分析相關(guān)問題時(shí)，有效信息的提取非常重要。主成分與因子分析一致，都是用來從大量信息中提取有效信息的方法。在數(shù)據(jù)信息提取模型上，EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)提供了主成分分析、因子分析兩種方法。由于這兩種方法都是面對(duì)大量的數(shù)據(jù)信息，為此平臺(tái)提供了一個(gè)預(yù)分析方法，以了解被分析數(shù)據(jù)的大致情況，如相關(guān)系數(shù)矩陣等。EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)考慮到很多用戶需要對(duì)平臺(tái)內(nèi)變量進(jìn)行多樣化的操作，普通的變量轉(zhuǎn)換無法完成這類需求，高級(jí)計(jì)算器就是為了滿足變量的多元化計(jì)算需求而創(chuàng)造的。高級(jí)計(jì)算器以平臺(tái)內(nèi)的變量為計(jì)算單元，提供加減乘除、三角函數(shù)、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、求余、求絕對(duì)值、開方等多樣化的計(jì)算方法。1.3個(gè)人數(shù)據(jù)管理EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)為用戶提供更多更加人性化的功能操作，如保存數(shù)據(jù)、上傳本地?cái)?shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)等。擁有我的數(shù)據(jù)集與我的收藏夾。2、智能報(bào)告生成平臺(tái)EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)可以解決針對(duì)統(tǒng)計(jì)表格的數(shù)據(jù)分析需求，無論是平臺(tái)自有的統(tǒng)計(jì)表格還是用戶一鍵上傳的統(tǒng)計(jì)表格，均能快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增刪改、轉(zhuǎn)置、排序選擇等操作，提供折線、柱狀、餅圖等樣式統(tǒng)計(jì)圖表，針對(duì)不同結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)表單能夠一鍵生成智能報(bào)告，圖文并茂的對(duì)數(shù)據(jù)總體情況、分項(xiàng)情況進(jìn)行全面剖析。2.1原始數(shù)據(jù)表格處理用戶可以直接在空白區(qū)域粘貼表格文件，也可以上傳一個(gè)excel文件，系統(tǒng)后臺(tái)會(huì)讀取excel文件，將第一個(gè)表格數(shù)據(jù)顯示在表格數(shù)據(jù)展示區(qū)域。并擁有修改單元格內(nèi)容、合并單元格（向下合并，向右合并）、插入行、插入列、拆分行、拆分列、刪除行、刪除列、功能操作有：插入表格、刪除表格等功能。2.2表格分析基于處理過的原始數(shù)據(jù)表格，對(duì)原始表格進(jìn)行指標(biāo)、時(shí)間、單位、行列操作方面的處理。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)的識(shí)別表格模式、統(tǒng)計(jì)地區(qū)、統(tǒng)計(jì)單位、統(tǒng)計(jì)年份、統(tǒng)計(jì)行業(yè)，將表格展示規(guī)范化。2.3智能報(bào)告生成 報(bào)告結(jié)構(gòu)組要由三部分組成：封皮，目錄，正文。報(bào)告正文內(nèi)容分三部分：總體分析，分項(xiàng)分析，原始數(shù)據(jù)?？傮w分析是對(duì)表格的總體內(nèi)容進(jìn)行多角度描述。分項(xiàng)分析是對(duì)表格某個(gè)指標(biāo)或者某個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度分析描述。原始數(shù)據(jù)是用戶選中的被分析的數(shù)據(jù)范圍。生產(chǎn)報(bào)告示例如下：。三、主題檢索系統(tǒng)EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)，通過對(duì)文獻(xiàn)的語義拆分與文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的提取及挖掘分析，形成了龐大的主題詞庫，覆蓋國(guó)內(nèi)核心期刊實(shí)證類研究文獻(xiàn)的全部研究主題。1、知識(shí)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段，發(fā)現(xiàn)主題與統(tǒng)計(jì)指標(biāo)間、不同主題間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)基于讀者研究方向檢索的指標(biāo)推薦，發(fā)現(xiàn)海量實(shí)證研究文獻(xiàn)中所凝結(jié)的作者的知識(shí)與智慧。2、文獻(xiàn)計(jì)量分析EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)基于共現(xiàn)關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)理論研發(fā)了文件計(jì)量分析平臺(tái)，通過對(duì)海量文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)的分類匯總、數(shù)據(jù)清洗、共現(xiàn)計(jì)算、關(guān)聯(lián)分析，可以提供基于元數(shù)據(jù)的研究趨勢(shì)、熱點(diǎn)分布、知識(shí)圖譜等功能的文獻(xiàn)計(jì)量分析服務(wù)，便于用戶發(fā)現(xiàn)并理解大量文獻(xiàn)背后隱藏的信息，解決文獻(xiàn)超載問題，為知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供更多可能。2.1研究趨勢(shì)為了判斷某研究方向/研究主題是否還具有研究?jī)r(jià)值，用戶往往需要閱讀大量的原始論文，很容易迷失在浩如煙海的論文之中，而經(jīng)歷海量閱讀之后，用戶依舊很難斷定，自己選擇的研究方向是否還具備研究?jī)r(jià)值。為了解決這個(gè)問題，文獻(xiàn)計(jì)量分析平臺(tái)研發(fā)了研究趨勢(shì)功能。研究趨勢(shì)通過對(duì)用戶檢索得出的批量最相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行多角度挖掘抽取，告訴用戶基于某關(guān)鍵詞的研究趨勢(shì)。主要的趨勢(shì)指標(biāo)有6個(gè)，分別是論文數(shù)量、收錄期刊數(shù)量、作者數(shù)量、學(xué)科數(shù)量、機(jī)構(gòu)數(shù)量、基金數(shù)量，對(duì)于每個(gè)指標(biāo)又有兩個(gè)細(xì)項(xiàng)：每年數(shù)量和累積數(shù)量。2.2研究熱點(diǎn)研究熱點(diǎn)通過對(duì)用戶檢索得出的批量最相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行多角度挖掘抽取，告訴用戶當(dāng)前被檢索的研究主題的熱點(diǎn)分布。主要的熱點(diǎn)指標(biāo)有5個(gè)：熱點(diǎn)期刊、熱點(diǎn)作者、熱點(diǎn)學(xué)科、熱點(diǎn)機(jī)構(gòu)、熱點(diǎn)基金，與研究趨勢(shì)一樣，對(duì)于每個(gè)熱點(diǎn)同樣從兩個(gè)角度統(tǒng)計(jì)：?jiǎn)文旰屠鄯e。2.3熱點(diǎn)期刊主要是登載與研究主題相關(guān)論文的前20的期刊列表以及每個(gè)期刊登載的相關(guān)論文的數(shù)量；累年登載與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的期刊及每個(gè)期刊登載的論文數(shù)量。2.4熱點(diǎn)學(xué)者主要是當(dāng)年發(fā)表與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的作者列表及每個(gè)作者發(fā)表論文的數(shù)量；累年發(fā)表與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的作者列表以及每個(gè)作者發(fā)表的論文數(shù)量。2.5熱點(diǎn)學(xué)科主要是當(dāng)年與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的學(xué)科列表及每個(gè)學(xué)科發(fā)表論文的數(shù)量；累年發(fā)表與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的學(xué)科列表以及每個(gè)學(xué)科發(fā)表的論文數(shù)量。2.6熱點(diǎn)機(jī)構(gòu)主要是當(dāng)年發(fā)表與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的機(jī)構(gòu)列表及每個(gè)機(jī)構(gòu)發(fā)表論文的數(shù)量；累年發(fā)表與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的機(jī)構(gòu)列表以及每個(gè)機(jī)構(gòu)發(fā)表的論文數(shù)量。2.7熱點(diǎn)基金主要是當(dāng)年支持與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的基金列表及每個(gè)基金支持發(fā)表論文的數(shù)量；累年支持與研究主題相關(guān)論文數(shù)量前20的基金列表以及每個(gè)基金支持發(fā)表的論文數(shù)量。3、知識(shí)圖譜EPS知識(shí)服務(wù)平臺(tái)通過信息可視化技術(shù)描述知識(shí)資源的相關(guān)關(guān)系，顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與核心結(jié)構(gòu)，通過知識(shí)圖譜幫助用戶獲取最需要的信息，使用戶的搜索具有深度與廣度，為用戶構(gòu)建與搜索結(jié)果相關(guān)的完整知識(shí)體系，并幫助用戶發(fā)現(xiàn)某個(gè)新的事實(shí)或新的聯(lián)系。3.1組合衍生詞圖譜 組合衍生詞是指基于某個(gè)研究主題演進(jìn)而來的新詞，很有可能代表研究主題的細(xì)化，以“創(chuàng)新”為例，“技術(shù)創(chuàng)新”就是創(chuàng)新的組合衍生詞。組合衍生詞的數(shù)量變化是衡量研究演進(jìn)和擴(kuò)散速度的一個(gè)很好指標(biāo)。3.2機(jī)構(gòu)合作圖譜 大部分研究人員認(rèn)為數(shù)據(jù)記錄中作者合作就說明機(jī)構(gòu)存在合作，只要論文的作者屬于不同的研究機(jī)構(gòu)就認(rèn)為該論文是這些不同機(jī)構(gòu)合作的結(jié)果。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法中，如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)處于許多其他點(diǎn)對(duì)的最短途徑上，就說該點(diǎn)具有較高的中介中心度，它可能起到很重要的“中介”作用，處于網(wǎng)絡(luò)的中心。 學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)知識(shí)圖譜是以促進(jìn)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)學(xué)科發(fā)展和加強(qiáng)科研合作目的，利用科學(xué)計(jì)量學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等理論和方法，對(duì)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)知識(shí)載體信息進(jìn)行繪制、挖掘、分析，顯示其所創(chuàng)造的知識(shí)和知識(shí)之間的關(guān)系。3.3機(jī)構(gòu)+關(guān)鍵詞圖譜機(jī)構(gòu)+關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜是以分析學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)學(xué)科發(fā)展現(xiàn)狀和評(píng)估未來發(fā)展方向?yàn)槟康模每茖W(xué)計(jì)量學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等理論和方法，對(duì)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的研究方向、研究主題信息進(jìn)行繪制、挖掘、分析，顯示其所創(chuàng)造的