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微軟清華公布Open Academic Graph數據集推動數據集成研究,匹配準確率超過98%

時間:2017-08-22 來源:互聯網 瀏覽量:

AI 科技評論消息,清華大學副教授、Arnetminer 創始人唐傑博士在微博上更新了清華和微軟在 KDD 上公布的最新成果——Open Academic Graph。

「我們和微軟在 KDD 上發布了一個非常大的學術數據,包含有微軟 1.6 億論文和 AMiner 裏麵抽取出來 1.55 億論文,同時還給出了這兩個數據之間的鏈接關係(可以用於做數據集成研究),歡迎大家下載,這也是清華和微軟等單位聯合成立的開發學術社區 Open Academic Society 。」

微軟清華公布Open Academic Graph數據集推動數據集成研究,匹配準確率超過98%(1)

據 AI 科技評論了解,該數據集僅供科研用,包含了 Microsoft Academic Graph (MAG) 的 1.66192182 億篇論文及 AMiner 的 1.54771162 億篇論文。研究者生成了兩個學術圖表的 6463 萬個鏈接關係(matching),並表示在未來會呈現包括作者在內的更多鏈接結果。這個數據集可以用於進行引用網絡(citation network)、論文內容等多種數據集成研究。整個數據集包括以下三個方麵,即鏈接關係、MAG 論文集及 AMiner 論文集。

官網介紹:https://www.openacademic.ai/news/

此外,在 aminer 的官網上也同步了 3 個 AMiner 論文集和 9 個 MAG 論文集的打包下載渠道:

https://aminer.org/open-academic-graph

在鏈接關係中,兩個數據集的論文會以 ID 的形式呈現,例:

{

"mid": "xxxx",

"aid": "yyyy"

}

其中,mid 指的是 MAG 的論文 ID,而 aid 則是 AMiner 的論文 ID。

對於數據集 MAG 論文和 AMiner 論文而言,每篇論文都是一個 JSON 對象。其數據模式是:

示例如下:

微軟清華公布Open Academic Graph數據集推動數據集成研究,匹配準確率超過98%(2)微軟清華公布Open Academic Graph數據集推動數據集成研究,匹配準確率超過98%(3)

在使用的時候,研究者可以通過以下兩步進行操作:

1. 采用 Microsoft Graph Search API 查詢每個 AMiner 的論文標題,並且篩選出對應的鏈接論文。

2. 如果兩篇論文滿足以下條件,則會被鏈接起來:

1)標題相似;2)作者數目相同;3)有類似的作者名字及 4)相同的出版年份。

在測試過程中,研究者以 24012(TODO)鏈接論文對在數據集上進行測試,能夠正確匹配的論文對有 23859 份,準確度達到 99.36%。

在 Open Academic Society 官網上,研究者又提供了一份準確率的最新數據:他們將 4100 個研究對進行準確性測試,發現有 4029 個成功匹配,準確率達到了 98.27%。

該數據集能夠在 cloud API 上免費獲得。如唐傑博士所言,這個數據集將成為 Open Academic Society 學術社區的重要組成部分。Open Academic Society 旨在建立一個共享、開源且不斷擴展的知識圖表體係,並構建以教育為核心的實體關係。以微軟研究院旗下的 Microsoft Academic 和清華大學的 AMinergraph 領銜,知識圖表的不斷發展也得益於社區成員的持續貢獻。

AI 科技評論了解到,Open Academic Society 目前的成員包括 22 位老師/研究機構,也有不少華人,包括亞利桑那州立大學劉歡教授、澳大利亞國立大學 Lexing Xie博士、中科院程學旗博士、清華大學唐傑博士、UCLA 的 Yizhou Sun 博士、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校 的 Chengxiang Zhai 等老師。

為了形成更大的計算機社區,Open Academic Society 將組織 workshops、挑戰賽及數據分享活動。截至目前已經在 KDD 2017、WWW 2017、WSDM 2017 等會議上開展 workshops 及分享活動,並在 KDD CUP 2016、DataScienceGame 2016 和 Open Academic Data Competition 2017 上舉辦挑戰賽,詳細清單可查看:https://www.openacademic.ai/events/

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