情报学视角下的国际人工智能研究前沿分析

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.

关键词：人工智能、数据科学、共现分析、聚类分析

所属期刊栏目：37

分类号：G358(情报学、情报工作)

资助基金：国家社会科学基金重大项目"面向知识科学创新服务的数据科学理论与方法研究"16ZDA224的研究成果之一

在线出版日期：2018-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26