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基于主题变迁的领域发展路径智能化识别——以人工智能为例
被引量：
10
1
作者
周源
张超
+2 位作者
唐杰
刘宇飞
张宇韬
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2018年第14期62-71,共10页
[目的／意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义，但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状，针对这一问题，提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法／过程]该方法可以自动从Anfiner平台获...
[目的／意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义，但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状，针对这一问题，提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法／过程]该方法可以自动从Anfiner平台获取数据，通过构建关键词一学者矩阵，综合使用KMeans＋＋和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者；通过相似度计算实现不同主题之间的关联，最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果／结论]通过对人工智能领域的实证分析，结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁，有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点，丰富领域发展路径相关的研究方法。
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关键词
领域
发展
路径
主题变迁
KMeans++
谱聚类
人工智能
原文传递
题名
基于主题变迁的领域发展路径智能化识别——以人工智能为例
被引量：
10
1
作者
周源
张超
唐杰
刘宇飞
张宇韬
机构
清华大学公共管理学院
华中科技大学机械科学与工程学院
清华大学计算机系
中国工程院战略咨询中心
出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2018年第14期62-71,共10页
基金
国家自然科学基金“支持技术预见的多源异构大数据融合与时序文本预测方法研究”(项目编号:91646102)和国家自然科学基金“面向2035的中国工程科技发展路线图绘制理论与方法研究”(项目编号:L1624045)研究成果之一
文摘
[目的／意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义，但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状，针对这一问题，提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法／过程]该方法可以自动从Anfiner平台获取数据，通过构建关键词一学者矩阵，综合使用KMeans＋＋和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者；通过相似度计算实现不同主题之间的关联，最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果／结论]通过对人工智能领域的实证分析，结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁，有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点，丰富领域发展路径相关的研究方法。
关键词
领域
发展
路径
主题变迁
KMeans++
谱聚类
人工智能
Keywords
field development trajectory
topic evolution KMeans＋＋
spectral clustering
artificial intelligence
分类号
G250.2 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主题变迁的领域发展路径智能化识别——以人工智能为例
周源
张超
唐杰
刘宇飞
张宇韬
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2018
10
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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