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人工智能研究前沿识别与分析:基于高产机构对比研究视角

2019-05-17分类号:G353.1;TP18

【作者】范丽鹏  余厚强  姜宇星  王曰芬  
【部门】南京理工大学经济管理学院  江苏省社会公共安全科技协同创新中心  
【摘要】[目的/意义]从机构层面探测领域研究前沿,以把握机构在整体中的研究动向与状态,发现机构在研究中所处的位势、特色及其与整个研究领域切合程度。[方法/过程]运用突变检测算法识别机构的研究前沿;采用定性分析法探究机构的前沿变化;通过定量分析法和余弦相似度计算公式,探究机构与总体以及机构间研究前沿的相似程度。[结果/结论]以中国科学院和卡耐基梅隆大学为例,探测出前者前沿较侧重算法模型分析,后者较侧重智能应用研究;通过机构与总体前沿重合度分析,将高产机构划分为引领型、同步型、追赶型、均衡型和特色型;通过机构间前沿相似度分析,探测出特色型机构与其他机构前沿一致性较低,而国内机构间前沿相似度较高等特点。突变算法检测到的机构前沿能反映出机构整体的前沿变化,机构在整体中的位置以及机构间前沿的相似性程度,能够为探明机构研究方向、整体实力、所处地位及其差异提供参考。[局限]前沿突变术语清洗过程中,未处理语义相似的词汇。
【关键词】科研机构  研究前沿  突变检测  人工智能  余弦相似度
【基金】国家社会科学基金重大项目“面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究”的成果之一,项目编号:16DZA224
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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