基于CiteSpace的人工智能文献大数据可视化分析
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国家自然科学基金重大研究计划(91538201);泰山学者工程专项(Ts201511020)


CiteSpace-Based Visualization Analysis of Literature Big Data on Artificial Intelligence
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    摘要:

    随着数据量的上涨、计算机运算力的提升和深度学习算法的出现,人工智能受到越来越多的关注.文中以美国核心期刊数据库Web of Science收录的与人工智能相关的6879篇期刊论文为研究对象,以时空知识图谱及内容知识图谱分析为主要研究方法,基于信息可视化软件CiteSpace从合作国家、研究机构、引用文献、关键词和突现词五个方面对文献大数据进行可视化比较和分析,明确了人工智能领域的研究现状及重要文献,揭示了人工智能领域的研究热点和前沿.最后,通过对五个可视化分析方面的总结,给出了在人工智能领域中选择科研方向、探测学科前沿、辅助科技决策等方面的重要参考.

    Abstract:

    With the increase of data volume, the improvement of computer computing power, and the emergence of deep learning algorithm, artificial intelligence has been paid more and more attention. Taking American Core Journal Database Web of Science as research object, in which 6879 journal papers about artificial intelligence were included, adopting knowledge map of time and space and content knowledge map as main research methods, and applying the information visualization software CiteSpace, visualize and analyze literature big data from five aspects:cooperative countries, research institutions, references, keywords, and burst terms. It clarifies the research status and important literature in the field of artificial intelligence, and reveals the research hotspots and frontiers in the field of artificial intelligence. Finally, through the summary of the five visual analyses, the article gives an important reference in the field of artificial intelligence to select the direction of scientific research, to explore the forefront of science, to help science and technology decision, and so on.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

任利强,郭强,王海鹏,张立民.基于CiteSpace的人工智能文献大数据可视化分析.计算机系统应用,2018,27(6):18-26

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  • 收稿日期:2017-10-10
  • 最后修改日期:2017-11-03
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  • 在线发布日期: 2018-05-29
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