基于主题变迁的领域发展路径智能化识别——以人工智能为例
Intelligent Identification of Field Development Trajectory Based on Topic Evolution: A Case Study of Artificial Intelligence
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作者：
周源
1
张超
2
唐杰
3
刘宇飞
4
张宇韬
3
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作者单位：
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提交时间：2023-08-27 01:08:59
摘要: [目的/意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义，但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状，针对这一问题，提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法/过程]该方法可以自动从Aminer平台获取数据，通过构建关键词-学者矩阵，综合使用KMeans++和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者；通过相似度计算实现不同主题之间的关联，最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果/结论]通过对人工智能领域的实证分析，结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁，有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点，丰富领域发展路径相关的研究方法。
版本历史
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2023-08-27 01:08:59 |
ChinaXiv:202308.00627V1
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