基于引用关系与词汇分析法的研究前沿识别研究——以人工智能领域为例

摘要：

[目的/意义]基于引用关系与词汇分析法在进行研究前沿识别时,各有优劣,在分别采用这些方法进行研究前沿识别的基础上,探索融合这些研究前沿识别结果的途径,以求更客观、全面地对研究前沿进行揭示.[方法/过程]分别采用共被引分析、耦合分析、词频分析和共词分析法进行研究前沿识别,对比各类方法的前沿识别结果,之后采用线性融合算法得到人工智能领域2014-2019年的20个前沿技术及对应的预测准确度.[结果/结论]通过对人工智能领域进行实证分析,验证了该方法的可行性和有效性.不同分析法得到的识别结果对比后发现,共被引分析、耦合分析、共词分析所得识别结果虽然少,但更加具体,能够揭示特定的研究分支;词频分析法得到的结果数量虽多,但更加碎片化;耦合分析比共被引分析能预测到更多的研究前沿.融合后识别结果大致分为两个方面,一是方法实现或算法改进类,二是应用方向及领域类,其中,深度学习、机器学习、支持向量机是时下最重要的人工智能领域研究前沿和核心技术.

关键词：引用关系、人工智能、共被引分析、耦合分析、词频分析法、共词分析法

所属期刊栏目：39

分类号：G350(情报学、情报工作)

资助基金：中国科学技术信息研究所青年项目"基于专利和Altmetrics的前沿技术预测"编号:QN2019-06

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：44-50,13