基于中国科技创新知识图谱和科学知识图谱等可视化技术，进行科技创新的监测、展示，通过设定评价指标体系进行科技创新评价[12-13]，利用科学计量、系统动力学、主题模型等方法工具，可以进行科技创新发展预测，支持科技创新管理与决策。图1显示了以创新城市为重点的中国城市创新图谱平台的系统功能架构，从各种信息资源收集、加工开始，利用信息处理技术处理数据，分析文本、对数据库的抽取建立实体之间的关联。基于不同实体之间的关联，对不同信息资源的展示、科技创新现状的监测、创新达标评价与预测，以及创新要素在不同城市之间的流动。基于科技创新图谱平台，实现对科技创新现状的展示、通过可视化分析工具辅助发现创新规律，辅助专家智慧进行科技创新决策。对于区域和国家层次的科技创新分析，可以基于城市科技创新状况进行聚合形成区域和国家层面的创新数据统计，进一步可以对城市或区域之间的协同创新合作与竞争等方面进行更加宏观的分析。
4.2数据组成与关联
数据资源包括科技文献资源如论文、专利和科技报告等，科技人才、科技政策、科技项目等科技管理数据，高新技术企业和上市公司年报等经济相关数据，以及科技领域主题词表及科技词系统等数据资源。面向数据准、全、新的目标，有大量的数据处理工作，包括数据的爬取、清洗、转化、规范化、对数据资源的分析标注、信息的抽取、分类等。科技创新资源所在地归属加工时根据署名单位地址映射到对应的城市。多源数据的集成过程中，通过建立匹配规则利用机器自动映射后采样人工审核的断定数据准确率，根据需求不断提高数据质量。
中国科技创新图谱涉及众多类型的科技信息资源类型，除了中国科学技术信息研究所自身加工采集的数据外，还需要通过采购和合作交换等方式，吸收集成、定期更新数据。由于不同类型数据资源更新和加工周期不同，中国科技创新图谱的数据根据决策需求和数据加工采集情况处于不断地更新和补充过程中，不同类型科技信息资源的更新周期和频率不尽相同。部分指标以年度为单位进行更新，论文、专利、政策、报告和成果等数据根据需要可以达到季度或半年更新。
创新城市数据范围由初始科技部公布的创新型城市试点城市逐步扩展到所有中国大陆地级市。同为城市却有不同的规模，如北京、上海、天津、上海等直辖市，副省级城市、省会城市、计划单列市以及普通地级市等。在进行创新试点城市比较时，根据城市发展情况选择合适的城市进行对标。
利用知识图谱等技术将多类型的实体进行语义关联，形成中国科技创新知识图谱。图2显示了在中国科技创新图谱中不同实体之间的语义关联关系。通过异构关联关系网络可以实现相关科技信息资源的关联展示与分析。利用不同实体类型之间的关联路径，可以实现不同中国科技创新资源在不同层次，如国家、区域、省份和城市的映射，近期的工作主要侧重于支持城市层面科技创新的展示、监测与评估。大规模的基础细节数据存储于关系数据库中，为了适应快速检索的需求，利用Elasticsearch技术建立分布式索引。利用知识图谱关联组织不同科技创新实体之间的关联，方便不同类型实体之间的信息关联检索与导航浏览。
4.3与已有系统的比较
中国科技创新图谱系统综合利用地理信息系统技术、知识图谱、科学知识图谱、信息可视化、大数据处理等多项技术，围绕中国科技创新的监测与评估需求，从数据收集、处理、关联组织、可视化等多个方面设计开发形成系统平台。与知识图谱和科学知识图谱相比，设计的数据范围、功能定位等更加全面，并且与具体的城市创新监测结合，对科学研究、技术研发及交易、上市公司及高新技术企业等多方面数据进行整合分析，包括在产学研结合情况分析等分析的尝试[14-17]，有助于科技情报分析与科技智库建设的整合[18]。
与InCites和SciVal相比，中国科技创新图谱系统包括的数据资源类型更加丰富。InCites和SciVal主要侧重于科技论文，通过科技论文的产出反映不同国家、地区和城市的研究实力及趋势变化，其主要目的是从科技产出方面提供事实数据，为科技管理与服务提供支持。在中国科技创新图谱中，科技论文和专利仅是其中科技成果的一部分，将数据范围拓展到创新主体包括企业、高校、院所，并对科技创新相关的政策和项目等加以考虑，在更大的范围和链条上分析科技创新，不仅能够对科技产出进行分析，结合创新投入对城市、区域和国家的科技创新进行评估，通过交互式可视化界面，更加有助于探索发现科技创新规律，对科技创新发展的趋势进行对比与预测，支持国家、区域和城市层面的科技创新管理与决策。
5总结与展望
基于大数据的管理与决策已经成为时代发展的趋势，科技信息大数据的形成与发展必将对科技管理与决策产生深远的影响。通过可视化技术展示和预测科技创新发展的历史、现在和未来，有助于科技管理与决策的科学化和民主化。在顺应基于大数据的科技管理与决策的潮流下，通过调研国内为科技管理与决策领域的研究与应用状况，中国科学技术信息研究所率先开展中国科技创新图谱研究、开发与应用，基于海量、多源的科技创新要素数据，利用大数据分析方法与技术，特别是可视化技术，在时间、空间及创新专题等维度，呈现中国的科技创新的发展状况，辅助科技创新管理与决策。目前，中国科技创新图谱研究主要结合创新城市科技监测与评估开展研究与应用，从世界和国家的宏观层面，到中观的区域省市，再到微观的组织机构乃至个体科研工作者，展现中国城市科技创新的发展状况，创新要素的分布和流动，分析预测发展趋势与规律，支撑创新城市的建设，特别是城市科技创新的管理与决策。中国科技创新图谱研究及成果推广应用将在中国科技创新发展过程中起到重要的支撑作用。
第3篇：全球科技创新发展趋势与中国创新驱动的战略抉择*
樊增强
摘要：伴随全球新一轮科技革命和产业变革的兴起，全球科技创新呈现出科技发展交互融合、创新要素内涵变化、新型研发模式与研发组织不断出现、创新活动由封闭迈向开放式创新与融合式创新、全球创新中心由传统的欧美中心向北美、东亚、欧盟加速转化等发展趋势。在全球竞争新态势和国内发展新环境的背景下，中国的创新驱动发展显现出创新驱动发展战略的企业主体地位日益凸显、大都市集群的创新效应逐渐显现、企业投资基础研究的意愿上升、协同创新模式更加多样化等特点。创新驱动发展战略是一项系统工程，必须通过深化科技体制改革、加快创新型人才队伍建设、强化创新的国际交流与合作等推动中国的创新型国家和世界科技强国建设。
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