陳文娟

（河南財經(jīng)政法大學圖書館，河南 鄭州 450002）

基于CiteSpace的人工智能研究可視化分析

陳文娟

（河南財經(jīng)政法大學圖書館，河南 鄭州 450002）

本報告借助于CiteSpace引文分析軟件對“人工智能”這一主題的相關文章從共引文獻、共引著者、共引期刊等多個角度進行可視化分析，根據(jù)圖譜分析人工智能相關的研究現(xiàn)狀及前沿。

人工智能；CiteSpace；引文分析；可視化

人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng)，實現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學[1]。

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)和通訊技術的迅猛發(fā)展，人工智能逐漸滲透到了社會生活的各個方面，極大地改變這社會面貌，也給人們的思想和行為帶來了深刻的變革[2]。本文對近十年來有關人工智能的文獻進行可視化分析，清晰地揭示人工智能研究的發(fā)展演變態(tài)勢。

1 分析方法及數(shù)據(jù)來源

相比傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法，引文分析法對于揭示某一學科研究領域的動態(tài)結構和發(fā)展規(guī)律，衡量著者、成果的影響力具有更大的價值。本文以Web of Knowledge為來源數(shù)據(jù)庫，借助于CiteSpace專業(yè)引文分析軟件，截取2003-2013年10年內(nèi)有關人工智能的文獻進行計量分析。具體檢索策略是在Web of Knowledge中輸入檢索式“Artificial Intelligence”，時間限度限定在2000-2013，并選擇文獻類型“ARTICLE”，得到的檢索結果為3 144條。

2 共引文獻（DCA）可視化分析

在CiteSpace中導入數(shù)據(jù)，限定時間為2003至2013，時間跨度為1，選取節(jié)點類型為共引文獻（Cited Reference），運行后進行可視化，得到共引文獻聚類的混合網(wǎng)絡，如圖1所示。圖示中的網(wǎng)絡共有170個節(jié)點，836條鏈接。

從圖1可以看出，此聚類圖的發(fā)展途徑呈現(xiàn)出從左上角到右下角的演化，出現(xiàn)三個明顯的聚類：最先出現(xiàn)了左上角的藍色聚類，主要聚焦于蛋白質(zhì)組學（proteomy）；隨后出現(xiàn)了以湖藍色聚類，在這之后分為了兩個不同的研究領域，研究內(nèi)容分別為大神經(jīng)網(wǎng)絡（large neural network）與特殊謂語（special predicate）；最后出現(xiàn)的是以橙色和黃色的聚類，內(nèi)容涵蓋遺傳算法（genetic al?gorithms）、機器學習（machine learning）、基礎神經(jīng)網(wǎng)絡（funda?mentals neural）、遺傳編程（genetic programming）、計算機智能（IEEE Cevol computer）等新領域。黃色和橙色部分聚類連線較多，聯(lián)系緊密，是目前人工智能領域研究的核心區(qū)域。

圖 1 基于DCA的人工智能引文聚類圖譜

中間中心性和被引次數(shù)均排在前列的文章是Goldberg DE于1989發(fā)表的有關遺傳算法的文章，共被引32次，中心度為0.18，是該群體最具影響力的作者。這一文章可以說是人工智能領域的奠基之作，且仍處于目前研究的核心領域。從綠色到黃色、橙色的過渡并沒有明顯的節(jié)點。藍色和湖藍色的部分都相對孤立的，但左下方的湖藍色部分文章節(jié)點都是紅色，這表明這一領域的文章還是處于研究前沿。綠色節(jié)點較為分散，表明這一領域的研究出現(xiàn)時間較短或者研究尚淺，或是研究中遇到了難題，因此分布比較分散。自2008年之后的黃色與橙色的聚類網(wǎng)絡相對緊密，這說明這些領域是目前研究的熱點，且取得了較多的創(chuàng)新和成果，相互間聯(lián)系比較緊密，分布比較集中。

3 共引著者（ACA）可視化分析

在CiteSpace中，選取節(jié)點類型為共引著者（Cited Author）進行分析，進入可視化界面，得到文章共引著者的聚類混合網(wǎng)絡，如圖2所示。

圖 2 基于ACA的人工智能引文聚類圖譜

由圖可知，共引作者與共引文獻的走向大致相同，藍色與湖藍色（2004至2005年）與其他文獻之間聯(lián)系不緊密，共引現(xiàn)象不多。在2005年之后共引開始增多，多個研究領域相互交叉，共引率較高。但同時也可以看出，2005年之后出現(xiàn)的研究相對比較分散，形成了多個分叉研究領域，且每個領域尚沒有形成一個系統(tǒng)，雖然彼此間聯(lián)系緊密，但從人工智能整個研究領域來說，目前所做的研究尚淺，研究的整體性不強，還有許多內(nèi)容需要探索。

CiteSpace也給出了基于ACA人工智能的共引記錄，其中共引率最高的是Haykin S，被引次數(shù)為64次。被引次數(shù)排名第二的為前面提到的Goldberg DE，中心度為0.18，可以說是人工智能研究領域內(nèi)最具有影響力的權威專家。其他具有影響力的專家還有Zadeh LA，Newell A、Holland JH、Rumelhart DE、Kennnedy J、Mccarthy J等。

4 共引期刊（JCA）可視化分析

根據(jù)統(tǒng)計得知，人工智能研究領域共有126種共引期刊。在CiteSpace中，選取節(jié)點類型為共引期刊Cited Journal進行可視化，可以直觀地看出該領域最重要的期刊有ARTIF INTELL、SCIENCE，以及LNCS、LECT NOTESARTIF INT等。同時視圖也展示出了人工智能隨著時間共引情況的發(fā)展變化情況：人工智能的研究起始于五六十年代，事實上，“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的[3]。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。自80年代以來，人工智能取得了較大的進展，人工智能的研究不斷向多個方向和領域延伸，并取得了很大的成就，許多文獻見諸一些世界級權威期刊。

通過人工智能共引記錄的共引次數(shù)與中心度的排序可以更明確地看出人工智能的共引期刊分布情況，繼而定義該領域的十大核心期刊。排名第一的期刊是ARTIF INTELL，被引次數(shù)（183次）最高，中心度（0.63）最大，是該領域最具有影響力的核心期刊。緊隨其后的是SCIENCE，也是很有該領域內(nèi)最有影響力的核心期刊之一；NATURE、LNCS、LECTNOTESARTIF INT、LECTNOTESCOMPUT SC這四種期刊次于前兩種期刊，影響力處于第二核心等級；COMPUT IND、IEEE TNEURAL NETWOR、EUR JOPER RES、DATA KNOWL ENG這四種期刊影響力弱于其前的四種期刊。

5 結論

本文利用web of science數(shù)據(jù)庫的檢索數(shù)據(jù)對人工智能（2004-2010年）進行基于CiteSpace的科學知識圖譜分析，根據(jù)圖譜我們分析得知，人工智能的研究已經(jīng)持續(xù)多年，在近些年來更是取得了非凡的進展，研究熱點主要集中在遺傳算法、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等方面。但總體來看，人工智能領域的研究尚不成熟，研究主題分布較為分散，主題之間聯(lián)系不緊密。此外，本文通過定量分析，得出這一研究領域內(nèi)具有較大影響力的核心文獻、著者和期刊，有助于從宏觀上把握人工智能的發(fā)展過程和現(xiàn)狀，指導人工智能領域研究的進一步發(fā)展。

[1]胡國華，袁樹杰.人工智能研究現(xiàn)狀與展望[J].淮南師范學院學報，2006，8（37）：22-24.

[2]劉樹安.人工智能研究領域及其社會影響[J].合作經(jīng)濟與科技，2012（19）：126-128.

[3]丁世飛.人工智能[M].北京：清華大學出版社，2011.

TP18

A

1671-0037（2014）06-88-1.5

2014年度河南省社科聯(lián)、河南省經(jīng)團聯(lián)調(diào)研課題《基于關聯(lián)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡信息資源融和利用機制研究》，項目編號為：SKL-2014-765。

陳文娟（1988.3-），女，碩士，助理館員，研究方向：信息資源管理與服務。