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情报学视角下的国际人工智能研究前沿分析
被引:15
作者:
余厚强
曹嘉君
王曰芬
机构:
[1] 南京理工大学经济管理学院
来源:
关键词:
人工智能;
数据科学;
共现分析;
聚类分析;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP18 [人工智能理论];
G353.1 [情报资料的分析和研究];
学科分类号:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
1205 ;
摘要:
[目的/意义]人工智能发展已经进入国家战略布局,基于情报学方法构建多角度识别、深层次解读的分析路径,识别和解读国际人工智能研究前沿,将为相关研究人员和管理人员提供参考,体现情报学的战略支撑作用。[方法/过程]采集人工智能领域2010-2017年Web of Science收录的所有期刊文献和会议文献数据,从关键词结点指标、网络指标、聚类分析等多个角度全方位识别了国际人工智能的研究前沿,并从聚类关键词构成、互信息词和核心文献三个方面对研究前沿进行了示例性的深入解读。[结果/结论]各个视角识别的研究前沿均具有启示性且互为补充,基于共词分析和聚类分析识别出了16个研究前沿,以"约束满足"研究前沿为例的深入解读揭示了其具体研究内容所在。
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