基于科学知识图谱的国内外人工智能领域研究热点、前沿与比较

分别以"人工智能""AI"为关键词,对中国知网CSSCI数据库和Web of Science SCI拓展期刊数据库进行检索,遴选出2008—2018年1 786、8 515篇文献作为研究样本,采用词频分析、聚类分析、时间演化分析等科学计量方法,借助CiteSpace可视化软件,综合梳理国内外人工智能领域研究的热点、发展脉络和演进历程。通过可视化图谱展示以及国外和国内对比分析,指出国内外发展差异,提出未来我国人工智能领域发展的相关建议。研究发现,国外主要围绕遗传算法、模糊粒子群优化算法等算法层面展开,而国内纯算法的研究较少;国外多将人工智能应用在金融和医疗中,国内则主要体现在教育、图书馆建设以及出版业中。未来研究应强调多学科整合,持续完善算法,加速人工智能应用落地并构建多层治理体系。