机器学习算法在我国情报学研究中的应用与影响——基于CSSCI期刊论文的视角

[目的/意义]回顾机器学习算法在情报学研究中的应用情况,为相关学者更好地利用机器学习算法来解决情报学问题提供参考。[研究设计/方法]本研究主要采用内容分析法,选取CSSCI图情领域16种期刊为数据来源,编码文献应用的机器学习算法名称,统计分析机器学习算法应用的频次、时间分布、文献类型分布与研究领域分布特征,考察其对情报学研究的影响。[结论/发现]我国情报学领域机器学习算法的应用较早,自2016年起蓬勃发展;应用频次前5且呈现上升趋势的机器学习算法为:SVM、K-means、CNN、BERT、BiLSTM,主要应用于信息处理、信息分析与研究、信息服务与知识服务、信息计量领域。机器学习算法应用与情报学研究的生长、发展和扩张紧密关联,是矛盾解决的主要着力点、切入点和关键点。[创新/价值]系统总结我国情报学研究中机器学习算法的应用状况,并结合情报学发展进程揭示其影响。