基于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫2005—2019年收錄的以"深度學習"為關鍵詞的CSSCI來源類別的405篇相關文獻,筆者通過計量可視化分析軟件,分別從發(fā)文量、關鍵詞、期刊、作者、機構5個維度定量分析了國內(nèi)深度學習的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,希望為后續(xù)研究打下基礎。 

【文章來源】：信息與電腦(理論版). 2020,32(01)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

發(fā)文量

從圖2中可以看出,排在前10位的高頻關鍵詞分別是深度學習(341次)、人工智能(50次)、學習者(50次)、淺層學習(29次)、機器學習(19次)、翻轉課堂(18次)、神經(jīng)網(wǎng)絡(21次)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(18次)、詞向量(15次)和核心素養(yǎng)(14次)。從總體來看,這些高頻關鍵詞在一定程度上代表了深度學習的學科屬性、研究要素、關注熱點等。同時,研究者對深度學習的研究在明確深度學習定義的基礎上,逐步開始關注深度學習的意義及作用,另外,研究深度學習在高等教育上的應用居多。2.3 期刊分布情況

對發(fā)文作者進行統(tǒng)計分析,在405篇研究樣本中關于深度學習研究的發(fā)文量排在前四的情況是:王東波4篇、楊兵4篇、余傳明3篇、安璐3篇,如圖4所示。圖4 發(fā)文作者情況


本文編號：3244420