人工智能研究前沿识别与分析:基于高产作者多属性综合研究视角

发布时间：2021-10-07 18:04

　　[目的/意义]从作者出发探测微观层面上人工智能领域研究前沿,并结合相关信息对前沿进行深入解读,以把握作者在整体中的研究态势、所处位置与特色,并发现基于不同属性识别出的研究前沿的类型与状态。[方法/过程]利用CiteSpace中的突变检测算法实现对高产作者突变术语的检测,再根据突变术语的原始来源论文抽取出对应突变术语的多种属性特征,进而依据属性从突变术语中提炼出研究前沿。[结果/结论]依据突变术语所属论文的题录属性,界定出作者层面的50个热点研究前沿、14个新兴研究前沿、34个成长研究前沿。高产作者的热点研究前沿代表领域内的研究热点与研究趋势,新兴研究前沿反映最近几年领域内比较新颖的研究技术或研究方法,成长研究前沿反映从新兴研究前沿到热点研究前沿的过渡状态。[局限]实验所涉及的高产作者数量受限,实验结论的普适性有待进一步验证;CiteSpace中突变检测的参数设置范围受软件本身所限制,无法灵活调整模型参数。 

【文章来源】：情报理论与实践. 2019,42(09)北大核心CSSCI

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 数据来源、研究方法与研究设计
    1.1 数据来源与处理
    1.2 方法与工具选择
    1.3 研究设计与流程
2 研究结果和综合分析
    2.1 突变术语与持续期间检测
    2.2 研究前沿分类剖析
        2.2.1 热点研究前沿
        2.2.2 新兴研究前沿
        2.2.3 成长研究前沿
3 总结与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]情报学视角下的国际人工智能研究前沿分析[J]. 余厚强,曹嘉君,王曰芬.  情报杂志. 2018(09)
[2]基于专利计量的人工智能技术前沿识别及趋势分析[J]. 张振刚,黄洁明,陈一华.  科技管理研究. 2018(05)
[3]基于关键词共现的研究前沿识别方法研究[J]. 郑彦宁,许晓阳,刘志辉.  图书情报工作. 2016(04)
[4]基于NEViewer的国内外图书情报领域研究热点对比分析[J]. 姜婷婷,范水香,陆伟,王淼.  情报科学. 2016(02)
[5]1991-2013年人工智能知识图谱研究[J]. 彭丽,叶充,岑慧连.  情报探索. 2015(03)
[6]国际人工智能领域计量与可视化研究——基于AAAI年会论文的分析[J]. 张春博,丁堃,贾龙飞.  图书情报工作. 2012(22)
[7]基于突变检测的学科领域新兴研究趋势探测分析[J]. 郑乐丹.  情报杂志. 2012(09)



本文编号：3422520