丰富学术知识的背景
摘要：使用基于GraphQL的联合查询服务来整合多个学术交流基础设施（具体包括DataCite、ORCID、ROR、OpenAIRE、Semantic Scholar、Wikidata和Altmetric），我们开发了一种基于网络小部件的创新方法，用于呈现丰富的上下文信息的学术知识。我们在开放研究知识图（ORKG）中实现了提议的方法，并在三种小部件上展示了它。首先，我们设计了一个ORKG论文视图的小部件，用于呈现相关数据集、软件、项目信息、主题和指标的上下文信息。其次，我们通过添加作者文章、开发软件、链接项目和研究兴趣等上下文信息扩展了ORKG贡献者个人资料视图。第三，我们通过引入上下文特征（例如引用）来改进ORKG比较分面搜索。结果，所设计的方法能够以灵活的方式呈现通过联合方式从众多技术异构的学术交流基础设施中获取的上下文信息丰富的ORKG学术知识。
作者：Muhammad Haris, Markus Stocker, S"oren Auer
论文ID：2203.14617
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2022-03-29