《表5 机器学习领域论文量TOP20机构情况》

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《基于科学计量的机器学习技术发展评估分析》

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科学计量是利用文献或者专利的标题、关键词、摘要、正文及机构等信息，使用统计学的方法对某个领域的研究热点以及发展前沿进行分析。目前，已有许多研究人员利用科学计量的方法对各个学科领域进行分析。张振刚[4]等以德温特专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源，对人工智能的关键技术、技术热点和前沿领域进行了研究；汪园[5]等以CNKI相关研究论文为依据，运用文献计量方法和可视化软件对我国区块链研究的知识网络和理论结构进行了研究分析；Chaomei Chen[6]等基于Cite Space软件对完全陌生的领域——再生医学的热点趋势进行研究分析，最终成功预测出日本山中伸弥团队的两篇论文将在“再生医学”领域具有优异表现和重要影响。该论文发表5个月后，山中伸弥凭借这两篇论文获得了2012年的诺贝尔生理学奖[7]。侯剑华等借助VOSviewer软件对风力涡轮机技术进行专利计量和信息可视化分析，监测分析该领域的技术热点[8]。李杰等提取安全科学研究相关的高频主题，通过VOSviewer的布局和聚类方法分析安全科学与工程的发展动态[9]。近期，他们还通过Cite Space分析机构合作网络和作者合作网络，采用VOSviewer分析文献共被引网络密度图、期刊共被引网络密度图及关键词共现网络，系统了解国际道路交通安全的研究现状[10]。这些例子充分说明了利用科学计量评估分析各个学科领域的发展态势的可行性。