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机器学习领域研究热点与前沿演进——基于CiteSpace的可视化分析 被引量:7

Research Hotspots and Frontier Evolution in the Field of Machine Learning——Visual Analysis Based on CiteSpace
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摘要 基于CiteSpace采用文献计量法,分析总结机器学习领域近十年研究热点与技术前沿演进。研究结果显示,该领域热点算法有Classification(分类算法)、Support Vector Machine(支持向量机)等,热点框架有sorFlow、Caffe、PaddlePaddle等;数据库、序列等突变词共同组成了近十年的研究新兴领域。 In order to acquaintance the gradual progress of research hotspots and technology forward position in the field of machine learning in recent ten years, this paper uses Cite Space's bibliometric method to analyze the results. It is found that hot algorithms include classification (classification algorithm), support vector machine (support vector machine), and so on;hot frameworks include sorFlow, Caffe, Paddle Paddle etc. Mutation words such as databases and sequences have together made up a new and developing domain of study in the past decade.
作者 张福俊 赵文斌 叶权慧 高雪 万昊 ZHANG Fu-jun;ZHAO Wen-bin;YE Quan-hui;GAO Xue;WAN Hao(Computer Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China)
出处 《软件导刊》 2019年第9期5-8,I0002,共5页 Software Guide
基金 青岛市“双百”调研工程项目(2017-B-06) 山东科技大学研究生科技创新项目(SDKDYC170338)
关键词 CITESPACE 科学知识图谱 机器学习 前沿演进 文献计量法 CiteSpace mapping knowledge domain machine learning evolution of frontier bibliometric method
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参考文献9

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共引文献610

同被引文献84

引证文献7

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