数字经济在整个经济社会发展中扮演着至关重要的角色，其重要性体现在以下几个方面：经济增长的新引擎、就业结构优化与新职业机会、社会福利分配与资源利用效率、创新驱动发展、全球化与国际贸易新形态、应对气候变化与可持续发展、改善生活质量、增强国家竞争力等方面。

数字经济不仅是当前世界经济发展的主要驱动力之一，而且对社会各个方面产生了深远影响。为了充分发挥其潜力，需要政策制定者、企业和公众共同努力，构建一个开放包容、安全可靠的数字生态环境，确保所有人都能从中受益。数字经济的内涵与外延在不断调整和扩展，对数字经济的研究也从多个方面以及多个角度开展。针对该领域的知识图谱构建能更好的为数字经济相关领域的教育教学、科学研究以及政策制定等方面提供支撑。

项目研究内容如下：

构建数字经济领域的知识图谱是一项复杂且多学科交叉的任务，它涉及到数据科学、计算机科学、经济学等多个领域。以下是构建数字经济领域知识图谱的具体步骤和方法论：

一、需求分析与规划

明确目标：确定知识图谱的主要用途，例如支持政策制定、辅助商业决策、学术研究等；设定具体的研究问题或应用场景，如“金融科技监管框架”、“电子商务市场趋势预测”。

界定范围：选择关注的数字经济子领域（如共享经济、区块链技术、数字支付等）。决定覆盖的时间跨度和地区范围。

利益相关者识别：明确谁将是知识图谱的主要使用者（政府机构、企业、研究人员等），并了解他们的需求。

二、数据收集与预处理

数据源选择：确定可靠的数据来源，包括但不限于官方统计资料、行业报告、新闻媒体、社交媒体平台、学术文献等。注意确保数据的质量、权威性和时效性。

数据采集：使用网络爬虫、API接口等方式获取结构化、半结构化及非结构化的原始数据。对于敏感信息，应遵循相关的隐私保护法规。

数据清洗与标注：清除冗余、错误或不完整的数据记录。对重要实体（如公司名称、产品类别）、关系（如合作关系、竞争关系）进行标注。

三、本体设计与词汇表创建

构建本体论：定义数字经济领域内的核心概念及其相互关系，形成一套形式化的描述体系。可以参考现有的国际标准或行业规范，如联合国贸易与发展会议（UNCTAD）关于数字经济的分类。

制定词汇表：创建统一的术语列表，确保不同数据源之间的用词一致性。包含专有名词解释和技术缩略语定义，便于后续的信息抽取和关联分析。

四、自然语言处理与信息抽取

文本解析：应用自然语言处理技术（NLP），如分词、词性标注、命名实体识别（NER），将非结构化文本转化为结构化数据。

关系抽取：开发算法自动发现实体之间的关联，如投资关系、合作伙伴关系等。结合规则匹配和机器学习方法提高准确性。

事件检测：捕捉重要的商业活动和社会现象，如并购案、政策变动、技术创新等，并将其纳入知识图谱。

五、知识图谱构建与优化

图数据库选型：根据项目需求选择合适的图数据库管理系统，如Neo4j、ArangoDB等。

数据导入：将经过处理的数据按照定义好的模式加载到图数据库中，形成初步的知识网络。

迭代改进：不断调整本体结构、更新数据内容，保证知识图谱能够及时反映最新的行业发展动态。

六、应用开发与可视化展示（可选）

API设计：构建RESTful API或其他形式的服务接口，方便外部系统调用知识图谱的数据和服务。

可视化工具：开发易于使用的图形界面，使用户可以直观地浏览、查询和操作知识图谱。提供多维度视图，比如时间轴、地理分布图、社交网络图等，增强用户体验。

 招募学生要求

（学生参与项目研究所需的知识背景、技术能力等要求）

主要面向大数据管理与应用专业2022级、2023级本科生，

具有以下知识和能力者优先考虑：

熟悉网络爬虫技术，能够从互联网上高效获取结构化和非结构化的数据。掌握数据库管理系统以及NoSQL数据库。

能使用Python、R等编程语言及其相关库（如Pandas, NumPy）进行数据清理、转换和标准化。对数据质量评估有深刻理解，能识别并处理缺失值、异常值等问题。

精通文本解析技术，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）、关系抽取等。

熟悉深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）及预训练模型（如BERT, RoBERTa），以便应用于复杂的语言任务。