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人工智能论文作者同被引分析
投稿时间:2017-04-20    点此下载全文
引用本文:陈超群 邓三鸿 刘思远.人工智能论文作者同被引分析[J].中国科技资源导刊,2018,(1):57~65
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作者单位
陈超群 邓三鸿 刘思远 1.南京大学信息管理学院江苏南京 210023 2.江苏省数据工程和知识服务重点实验室江苏南京 210023 
基金项目:中央高校业务经费重点项目“我国图书情报学科知识结构及演化动态研究”(20620140645)。
中文摘要:作者同被引分析是一种通过两个相似作者之间的关系来识别特定知识领域知识结构的分析方法。本文通过 作者同被引方法,利用Bibexcel、SPSS 和VOSviewer分析Web of Science数据库中2001—2015年人工智能领域的相关文 献,探讨15 年间人工智能的发展趋势,提出促进人工智能领域发展的相关建议。
中文关键词:作者同被引  Web of Science数据库  人工智能  因子分析  聚类分析可视化  文献计量分析
 
Author Co-citation Analysis of Artificial Intelligence Based Web of Science
Abstract:Authors and Citation Analysis (ACA) is an analytical method for identifying knowledge structures in specific areas through the relationship between two similar authors. In this paper, we use ACA method and use Bibexcel, SPSS and VOSviewer tools to analyze the development trend of artificial intelligence in Web of Science database from 2001 to 2015.And on this basis, some suggestions are brought forward to improve the research on artificial intelligence.
keywords:author co-citation analysis, Web of Science, artificial intelligence, factor analysis, VOSviewer, bibliometric analysis
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