基于知识图谱的国内外人工智能应用领域对比研究

发布时间：2024-02-19 09:51

　　近年来人工智能研究发展迅速,学科范围从计算机科学向脑科学、心理学等交叉学科和边缘学科扩展,受到相关领域学者的广泛关注.论文比较分析国内外人工智能领域的研究现状和前沿趋势,对科研人员进行相关研究具有重要借鉴意义.基于知识图谱的理念,以科学引文索引核心数据库及中国知网数据库作为数据来源,借助CiteSpace文献计量软件梳理2010年—2018年发表在国内外期刊上的人工智能领域的文献,绘制科学知识图谱,并分别从年度分布、知识基础、研究热点及前沿等方面进行对比分析.结果表明,国内外人工智能领域研究均经历繁荣阶段、稳定发展阶段和新一轮发展阶段,目前国内外的研究内容虽各有侧重,但总体上在大数据、机器学习等方面的研究正在成为热点.

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

图12010年-2018年人工智能研究领域国内外发文情况对比

发文量的增加或减少会随着时间分布的变化而变化,文献数量作为衡量某一领域研究热点的重要指标之一,文献的年度分布变化趋势能揭示该领域的研究发展趋势[13].为了全面掌握国内外人工智能研究领域随时间变化的发展态势及理论水平,本研究对国内外2010年—2018年发表的人工智能研究领域的文....

图2国际AI领域知识基础知识图谱

通过对筛选出的9篇经典文献进行深入探究,得出国际AI领域学者对该领域作出的突出贡献.如LeCun等[15]对深度学习领域进行详细的文献综述,提出深度学习能够通过反向传播算法指出机器应如何改变它的内部参数来发现大数据复杂的结构.Karaboga等[16-18]提出一种人工蜂群(AB....

图3国际AI领域研究热点知识图谱

从图3和表6可以看出,该领域出现频次最高的关键词是aritificialintelligence(人工智能),频次高达2091次.高频词反映出的以aritificialintelligence为中心的其他关键词节点还包括neuralnetwork(神经网络)、system....

图4国内AI领域研究热点知识图谱

人工智能与机器人领域的研究热点包括自动驾驶汽车、与机器人对话、多机器人控制等方面.其中在自动驾驶汽车研究领域,研究者都致力于开发无人驾驶汽车能够告知和理解周边环境,并能按照人类的规则和传统行驶的算法,以及对动态对象进行可靠的识别、跟踪、运动预测,并使用这些信息帮助决策等.涉及的热....

本文编号：3902502