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人工智能研究前沿识别与分析:基于主要国家(地区)对比研究视角

姜宇星; 王曰芬; 范丽鹏; 余厚强 南京理工大学经济管理学院; 江苏南京210094; 江苏省社会公共安全科技协同创新中心; 江苏南京210094
  • 人工智能
  • 研究前沿
  • 突变检测
  • 术语相似度
  • 比较研究

摘要:[目的/意义]随着新一轮人工智能研究热潮的兴起,世界主要发达国家率先将发展人工智能作为国家重大战略抓紧规划。因此识别并分析主要国家(地区)人工智能的研究前沿,可以发掘它们的侧重方向、领先优势、协作关系,为科技政策制定提供数据支撑与决策参考。[方法/过程]以WoS核心合集为数据源,按照主题分类采集人工智能研究的文献数据,清洗与区分后,利用Kleinberg突变检测算法、内容分析、术语相似度等方法进行主要国家(地区)研究前沿的识别与分析。[结果/结论]通过对突变术语的检测和分析,发现主要国家(地区)研究前沿及侧重从内容到时间分布上都呈现出与各自经济水平密切相关的特点;通过与全球整体研究前沿进行对比,判别出在引领、同步与追赶全球趋势过程中所处的不同位置及其发展走向;基于突变术语相似度计算方法揭示出各主要国家(地区)之间研究前沿的相似性特征及其隐含的合作关系。

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