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人工智能研究前沿識別與分析:基于主要國家(地區)對比研究視角

姜宇星; 王曰芬; 范麗鵬; 余厚強 南京理工大學經濟管理學院; 江蘇南京210094; 江蘇省社會公共安全科技協同創新中心; 江蘇南京210094
  • 人工智能
  • 研究前沿
  • 突變檢測
  • 術語相似度
  • 比較研究

摘要:[目的/意義]隨著新一輪人工智能研究熱潮的興起,世界主要發達國家率先將發展人工智能作為國家重大戰略抓緊規劃。因此識別并分析主要國家(地區)人工智能的研究前沿,可以發掘它們的側重方向、領先優勢、協作關系,為科技政策制定提供數據支撐與決策參考。[方法/過程]以WoS核心合集為數據源,按照主題分類采集人工智能研究的文獻數據,清洗與區分后,利用Kleinberg突變檢測算法、內容分析、術語相似度等方法進行主要國家(地區)研究前沿的識別與分析。[結果/結論]通過對突變術語的檢測和分析,發現主要國家(地區)研究前沿及側重從內容到時間分布上都呈現出與各自經濟水平密切相關的特點;通過與全球整體研究前沿進行對比,判別出在引領、同步與追趕全球趨勢過程中所處的不同位置及其發展走向;基于突變術語相似度計算方法揭示出各主要國家(地區)之間研究前沿的相似性特征及其隱含的合作關系。

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