研究多來(lái)源、多類(lèi)型、多模態(tài)科技大數據的語(yǔ)義化知識組織、智能化分析挖掘、計量化知識分析和基于大數據知識計算的科技決策分析方法和技術(shù)。 

（一）科技大數據組織與管理研究 

研究科技文獻、科學(xué)數據、產(chǎn)業(yè)數據、科技政策等多來(lái)源、多類(lèi)型、多模態(tài)數據的分布式采集、規范化加工、智能化修復等技術(shù)，研發(fā)基于眾包與人工智能的大數據采集、加工、關(guān)聯(lián)、校正與修復、融合、精編的管理平臺與工具，實(shí)現數據的智能化和流程化管理。研究科技大數據知識化轉型升級的方法技術(shù)，研發(fā)基于“人工標注+AI計算”的模式，將文本信息轉化為可關(guān)聯(lián)、可計算、細粒度的智慧數據知識圖譜的工具。面向數字化智能化開(kāi)放科研模式與戰略咨詢(xún)、科技評價(jià)、區域經(jīng)濟的科技數據服務(wù)需求，開(kāi)展信息的數據化研究，重點(diǎn)研究將信息轉化為可計算、可評測、可重復的數據的技術(shù)，研發(fā)特色“領(lǐng)域+產(chǎn)業(yè)”的數據信息加工平臺。開(kāi)展科技大數據安全保護、數據版權、數據使用權等研究。 

（二）科技大數據分析與挖掘研究 

研究從海量科技數據中發(fā)現知識、從知識和智慧推演并設計解決方案的理論、方法與關(guān)鍵技術(shù)。研發(fā)基于科技大數據的學(xué)科知識挖掘與知識發(fā)現服務(wù)平臺，面向需求開(kāi)展數據驅動(dòng)的知識發(fā)現服務(wù)。重點(diǎn)圍繞生命健康、雙碳行動(dòng)、人工智能等學(xué)科領(lǐng)域深層次、個(gè)性化數據知識服務(wù)需求，基于科技大數據中心的高質(zhì)量數據，綜合運用知識圖譜與人工智能等技術(shù)，對其中蘊含的“研究問(wèn)題、研究方法、研究數據、研究結果與研究結論”等細粒度科技創(chuàng )新知識要素進(jìn)行自動(dòng)化抽取、模型化組織、語(yǔ)義化關(guān)聯(lián)與知識化挖掘，構建多維度、細粒度、多模態(tài)學(xué)科領(lǐng)域“數據-信息-知識”全息智能數據分析挖掘流程，研發(fā)面向科技創(chuàng )新的學(xué)科領(lǐng)域智能知識發(fā)現與服務(wù)系統，實(shí)現海量文獻知識的圖譜化解析與知識發(fā)現需求的交互融合，提供個(gè)性化、精準化知識挖掘與知識發(fā)現服務(wù)，賦能科技創(chuàng )新，提升科研效率。 

（三）基于大數據知識計算的智能情報挖掘研究 

研發(fā)“大數據+AI”的知識計算引擎，利用人工智能技術(shù)從多模態(tài)科技數據中挖掘知識及其潛在語(yǔ)義關(guān)系，開(kāi)展細粒度知識計算和情報感知，增強面向情報分析場(chǎng)景的數據關(guān)聯(lián)分析能力，深度挖掘情報數據價(jià)值，智能化提升知識計算效率。開(kāi)展大數據驅動(dòng)下的智能情報服務(wù)模式研究，從基于數據驅動(dòng)的情報分析方法、基于知識驅動(dòng)的情報分析方法以及數據驅動(dòng)與知識驅動(dòng)相融合的情報分析方法等層面研究面向智能情報的知識計算方法體系。面向智能情報業(yè)務(wù)需求，構建以去中心化大數據計算環(huán)境為底層基礎、以大數據資源治理和知識計算為核心的智能情報挖掘流程，研發(fā)“大數據+AI”智能情報工具與系統，包括情報監測、情報組織、數據標引、數據分析、挖掘計算、可視化等，實(shí)現情報分析工作的智能化、流程化和可復用，以及實(shí)現以大數據和人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)為手段支撐新時(shí)代智能情報分析工作的目標。