简介:在WebofScience数据库中以"artificialintelligence"为主题,检索到1991年至2013年共4736条记录,采用文献计量的方法,使用WebofScience数据库的在线分析功能以及NoteExpress、Excel等软件对检索到的数据从文献的产出年代、学科类别、国家与地区、研究人员、发文期刊、发文机构以及研究热点等七个方面对人工智能领域进行统计和分析,揭示人工智能学科在国际上的研究现状,并将我国在该领域的研究与国际情况做了对比分析,数据显示人工智能学科仍有一定的发展空间,我国与国际相比还存在一定的差距。同时本研究将1991~2013年分成5个时段,在基于频次统计的基础上,分析了各个时段的热点主题。
简介:[目的/意义]以图情学科为例,探索作者关键词集的特征,为这一层面的知识挖掘提供一个新的视角。[方法/过程]提出作者关键词集的概念,以图情领域的18种CSSCI源刊10年内的全部论文为研究对象,采用R语言编程技术,生成作者关键词数据集,包含作者发文量、关键词总量、关键词种数、低频关键词占比、中频关键词占比、高频关键词占比、Top关键词、关键词集的相似度、关键词共现网络参数等,探索作者关键词集的词频、相似性比较和共现网络。[结果/结论]图情学科作者的关键词特征为低频关键词占比较高,高频关键词占比较低,相对分散。同时指出作者关键词集能够表征作者研究主题和兴趣,借助作者关键词集相似度指标,可以构建作者共现网络,而作者关键词共现网络中心性指标可以揭示作者研究领域、研究主题或研究方向。