人工智能研究前沿识别与分析:基于领域全局演化研究视角

作者：王曰芬^*; 曹嘉君; 余厚强; 邹本涛

来源：情报理论与实践, 2019, 42(09): 1-7.

DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2019.09.001

• 人工智能
• 研究前沿
• 突变检测
• 突变术语
• 前沿演进

[目的/意义]在人工智能持续快速发展的背景下,借助于数据分析进行人工智能领域突变术语的识别,揭示人工智能领域的研究前沿及其态势的演变状况,以为科学研究与政策制定提供数据支撑和决策参考。[方法/过程]在对研究前沿综述的基础上,以WoS核心合集为数据源,采集与处理人工智能研究的文献数据,利用突变检测算法识别出突变术语,从整体内容、突变持续区间、突变初始年限以及突变时间和词频相结合的角度进行研究前沿的识别与具体演进分析。[结果/结论]人工智能研究前沿由理论研究向技术方法和算法研究演变,整体上处于持续稳定的发展状态中;在学习模型和算法上出现新的发展思路,以智能应用为目标;同时,移动设备、能源消耗以及标准测试数据等研究发展得较快。[局限]主题术语可能存在分词误差,需追踪到实际文献中的主题词进行修正。

• 单位
  南京理工大学; 经济管理学院