發(fā)布時間：2020-04-06 04:06

【摘要】：進入21世紀(jì)以來,以美國為代表的西方發(fā)達國家和中國為代表的新興經(jīng)濟體都在大力提倡發(fā)展人工智能。我國人工智能產(chǎn)業(yè)的整體規(guī)模和綜合實力與美國還存在一定差距,但部分領(lǐng)域也已處于領(lǐng)跑狀態(tài)。近年來,人工智能相關(guān)研究文獻和專利數(shù)量的快速增長,導(dǎo)致針對人工智能研究及應(yīng)用本身的科學(xué)計量、演化模式和應(yīng)用前沿等重要問題的研究相對滯后,而且針對主要科學(xué)問題的闡述也并不充分,甚至部分領(lǐng)域還存在研究盲點。針對人工智能研究及應(yīng)用演進模式的量化分析、主題建模和內(nèi)容挖掘,無疑對于我國相關(guān)科技或產(chǎn)業(yè)政策的制定具有重要的決策參考價值和管理實踐意義。為進一步刻畫過去三十年的人工智能相關(guān)研究及應(yīng)用的演進模式,本文搜集了22萬多條文獻數(shù)據(jù)和2.9萬余條已公開的專利數(shù)據(jù),從文獻計量和主題建模的綜合視角開展相關(guān)的量化研究,并嘗試提出啟發(fā)式的管理和科技政策建議。首先,本文基于WOS(Web of Science)收錄的人工智能文獻數(shù)據(jù)和德溫特(Derwent Innovations Index)收錄的專利數(shù)據(jù),利用文獻計量工具繪制人工智能研究及應(yīng)用的知識圖譜,探究過去三十年人工智能的研究熱點、重要技術(shù)前沿的演進模式,并對研究和應(yīng)用熱點領(lǐng)域進行了分類和主題粒度的細化。其次,本文基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,結(jié)合一些新的概念和測度方法(主題間距離、專利轉(zhuǎn)化強度和專利轉(zhuǎn)化效率等),提出了一個綜合分析框架,并對上述人工智能相關(guān)文獻和專利數(shù)據(jù)進行主題建模(Topic Modeling),從內(nèi)容挖掘(Context Mining)的角度深入提取了不同時段人工智能細分主題,并進一步量化主題的演化過程和技術(shù)轉(zhuǎn)化模式,主題建模實驗結(jié)果也證實了新測度指標(biāo)的可靠性。作為一篇信息系統(tǒng)和知識管理相關(guān)的碩士學(xué)位論文,本文的創(chuàng)新點主要有:(1)從一個較為系統(tǒng)的視角探索了人工智能的內(nèi)涵與邊界,并給出了一個較為綜合的文獻和專利檢索式;(2)提出了主題間距離的概念及計算方法,并進一步量化了研究主題的內(nèi)容演化的分析過程,提出了一個基于傳統(tǒng)LDA算法的綜合分析框架;(3)從文獻-專利耦合新穎視角,提出了專利轉(zhuǎn)化強度和專利轉(zhuǎn)化效率兩個概念和測度公式,并用來評價人工智能的技術(shù)轉(zhuǎn)化程度,從而輔助識別人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的潛在創(chuàng)新機會。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

人工智能文獻、專利檢索策略
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G353.1;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2615982