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2017年国际人工智能领域研究前沿的分析与研究
引用本文:姚艳玲. 2017年国际人工智能领域研究前沿的分析与研究[J]. 计算机科学, 2018, 45(9): 1-10
作者姓名:姚艳玲
作者单位:山东管理学院信息工程学院 济南250357山东省高等学校中医药数据云服务重点实验室山东管理学院 济南250357
基金项目:本文受国家社会科学基金项目(16BGL181)资助
摘    要:文献共被引可以为目标领域研究前沿的分析研究提供一种更加客观、全面的研究视角。文中利用文献共被引分析对2017年国际上人工智能领域的131篇ESI高被引论文进行分析,探寻得到了2017年该领域中包含的12个研究前沿和2个重点研究前沿。通过对研究前沿中核心论文的进一步研究发现,在2017年国际人工智能领域的多个研究前沿中,我国的学者已经成长为中坚力量,发挥着重要的作用。相比而言,在深度学习的两个重点研究前沿中,我国还缺乏高质量核心论文的产出者,这也激励着我国学者不断为之努力。

关 键 词:人工智能  研究前沿  ESI高被引论文  文献共被引分析  因子分析
收稿时间:2018-04-04
修稿时间:2018-05-27

Analysis and Investigation of Research Frontiers in International Field of Artificial Intelligence in 2017
YAO Yan-ling. Analysis and Investigation of Research Frontiers in International Field of Artificial Intelligence in 2017[J]. Computer Science, 2018, 45(9): 1-10
Authors:YAO Yan-ling
Affiliation:School of Information Engineering,Shandong Management University,Jinan 250357,China Key Laboratory of TCM Data Cloud Service in Universities of ShandongShandong Management University,Jinan 250357,China
Abstract:The literature co-citation analysis could provide a more objective and comprehensive perspective for the ana-lysis and investigation of the research frontiers in the target field.This paper analyzed 131 ESI highly cited papers in the international field of artificial intelligence in 2017 by literature co-citation analysis,and investigated 12 research frontiers and 2 key research frontiers in this field in 2017.Through further research on the core papers in the research frontiers,it is found that many Chinese scholars have been the backbones and play important roles.Comparatively speaking,in the two key research frontiers on deep learning,China still lacks the scholars producing high-quality core papers,and it needs further efforts of Chinese scholars.
Keywords:Artificial intelligence  Research frontiers  ESI highly cited paper  Literature co-citation analysis  Factor analysis
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