基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析

发布时间：2021-06-23 06:23

　　基于中国知网数据库2005—2019年收录的以"深度学习"为关键词的CSSCI来源类别的405篇相关文献,笔者通过计量可视化分析软件,分别从发文量、关键词、期刊、作者、机构5个维度定量分析了国内深度学习的研究现状和发展趋势,希望为后续研究打下基础。 

【文章来源】：信息与电脑(理论版). 2020,32(01)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

发文量

从图2中可以看出,排在前10位的高频关键词分别是深度学习(341次)、人工智能(50次)、学习者(50次)、浅层学习(29次)、机器学习(19次)、翻转课堂(18次)、神经网络(21次)、卷积神经网络(18次)、词向量(15次)和核心素养(14次)。从总体来看,这些高频关键词在一定程度上代表了深度学习的学科属性、研究要素、关注热点等。同时,研究者对深度学习的研究在明确深度学习定义的基础上,逐步开始关注深度学习的意义及作用,另外,研究深度学习在高等教育上的应用居多。2.3 期刊分布情况

对发文作者进行统计分析,在405篇研究样本中关于深度学习研究的发文量排在前四的情况是:王东波4篇、杨兵4篇、余传明3篇、安璐3篇,如图4所示。图4 发文作者情况


本文编号：3244420