[目的/意義]人工智能相關(guān)的科學(xué)主題已經(jīng)逐漸擴散到眾多科學(xué)領(lǐng)域,這也導(dǎo)致人工智能科學(xué)的科學(xué)外延和學(xué)術(shù)邊界不斷被拓展,其分支主題也處于動態(tài)演進中;因此,分析人工智能科學(xué)主題演變就具有較為重要的情報和管理意義。[方法/過程]為了進一步呈現(xiàn)和繪制人工智能相關(guān)科學(xué)主題的演進模式,一個基于LDA (Latent Dirichlet Allocation)和主題鄰近度計算的文本挖掘方法被提出,嘗試從文本建模視角呈現(xiàn)人工智能科學(xué)主題的演變趨勢。[結(jié)果/結(jié)論]通過采集超過22萬篇與人工智能相關(guān)的研究文獻,人工智能主題的演進模式得到了部分刻畫和分析,這對于當(dāng)前人工智能相關(guān)研究熱點的預(yù)測與評估,以及相關(guān)政策制定或許具有一定的參考價值。

【文章來源】： 情報雜志. 2020,39(06)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 理論綜述與理論基礎(chǔ)
2 研究設(shè)計
3 實證分析
    3.1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略
    3.2 描述性統(tǒng)計
    3.3 基于LDA的人工智能相關(guān)研究主題建模分析
4 研究結(jié)論與管理啟示


【參考文獻】：
期刊論文
[1]AI領(lǐng)域基礎(chǔ)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)對技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)影響研究 [J]. 朱桂龍,李興耀.  科學(xué)學(xué)研究. 2019(03)
[2]人工智能全球治理的現(xiàn)狀:基于主體與實踐的分析 [J]. 俞晗之,王晗曄.  電子政務(wù). 2019(03)
[3]三維打印技術(shù)的潛在風(fēng)險識別:跨學(xué)科主題詞挖掘視角 [J]. 李牧南,王流云.  科研管理. 2019(01)
[4]人工智能對企業(yè)管理理論的沖擊及應(yīng)對 [J]. 高山行,劉嘉慧.  科學(xué)學(xué)研究. 2018(11)
[5]基于專利分析的中美人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較研究 [J]. 陳軍,張韻君,王健.  情報雜志. 2019(01)
[6]人工智能產(chǎn)業(yè)與管理若干問題的思考 [J]. 張威,蔡齊祥.  科技管理研究. 2018(15)
[7]基于主題變遷的領(lǐng)域發(fā)展路徑智能化識別——以人工智能為例 [J]. 周源,張超,唐杰,劉宇飛,張宇韜.  圖書情報工作. 2018(14)
[8]人工智能時代:技術(shù)發(fā)展、風(fēng)險挑戰(zhàn)與秩序重構(gòu) [J]. 張成崗.  南京社會科學(xué). 2018(05)
[9]共詞分析與LDA模型分析在文本主題挖掘中的比較研究 [J]. 曲靖野,陳震,胡軼楠.  情報科學(xué). 2018(02)
[10]基于LDA-SVM論文摘要多分類新興技術(shù)預(yù)測 [J]. 董放,劉宇飛,周源.  情報雜志. 2017(07)

碩士論文
[1]人工智能相關(guān)研究及應(yīng)用的演進模式分析：文獻計量與主題建模視角[D]. 王雯殊.華南理工大學(xué). 2019



本文編號：3547684