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1 基于可视化图谱的人工智能领域热点挖掘 # 魏雯婕 1,2 1*, 苗夺谦 摘要 : VOSviewer CiteSpace 关键词 :VOSviewer CiteSpace 中图分类号 :G35; TP39 Visualization Analysis of Research Hotspots in Artificial Intelligence Based on Knowledge Mapping WEI Wenjie 1,2, MIAO Duoqian 1 (1. College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai ; 2. Tongji University Library, Shanghai ) Abstract: In this paper, two kinds of scientific knowledge mapping tools (VOSviewer and CiteSpace) are employed to analyze and excavate the top journals concerning artificial intelligence in recent years. The knowledge maps show the history and current situation of the development of knowledge in the field of artificial intelligence. Combined with content analysis, the research hotspots in the field of artificial intelligence are deeply studied, and the relationships among them are also investigated. The results show the abundance of research topics in artificial intelligence, in which image precision processing as well as neural network optimization are the two bigger hot spots. There are obvious differences in the research subjects. It has a great inspiration for researchers to grasp both the research frontier and research topics. Key words: VOSviewer, CiteSpace; knowledge mapping; artificial intelligence; topic mining 0 引言 在大数据时代背景下, 文献数据也在以惊人的速度增长 研究人员如何快速准确地把握研究领域的核心, 如何进行研究热点挖掘, 从中根据自己的兴趣寻找合适的研究课题, 是摆在研究人员面前的首要问题 基于文献计量的研究热点识别也是数据挖掘下的一项重要任务 研究热点可以认为是在某个领域中学者共同关注的一个或者多个话题 每个领域都有自己的知识体系, 通过词频统计分析可以提取出领域里主要的关键词 这是热点挖掘所用的最基本的文献计量学方法 科学计量学领域的科学知识图谱是在文献计量 统计分析 数据挖掘等方法基础上发展出来的一种有效工具 通常可视化图谱是一个复杂网络, 网络中的节点可以是单篇文献 期刊 作者 基于文献题录数据可以构造的关系网络有共被引 耦合 作者合作等 经过十多 基金项目 : 高等学校博士学科点专项科研基金 ( ) 作者简介 : 魏雯婕 (1983-), 女, 馆员, 在职在读博士研究生, 主要研究方向 : 情报学与文本挖掘. weiwenjie@tongji.edu.cn - 1 -

2 [1] 年的发展, 一些可视化图谱绘制软件已经具有相对完备的功能, 被文献情报人员 数据科学家以及各领域研究者用于辅助数据分析和科学研究 图谱能够给出丰富的信息, 对把握研究前沿 鸟瞰领域热点非常有用 科学计量学的知识图谱主要采用文献计量学中的引文分析方法 引文分析法就是利用数据及统计学方法进行比较 归纳 抽象 概括, 对学术期刊 论文 著者等分析对象的引用和被引现象进行分析, 以揭示其数量特征和内在规律的一种信息计量研究方法 [2] 在引文分析的基础上可以做文献共被引分析及其耦合分析 共被引分析 (Co-citation Analysis) 是引文分析中最为常用的, 如果 A B 两篇文献共同出现在了文献 C 的参考文献目录中, 则 A B 两篇文献形成共被引关系 [3] 通过对一个文献空间数据集合进行文献共被引关系的挖掘的过程就可以认为是文献的共被引分析 引文耦合 (bibliographic coupling) 是指 A B 两篇文献共同引用了文献 D, 则 A B 两篇文献之间就存在耦合关系 [4] 两篇文献的相同参考文献的数量越多, 表示两篇文献耦合的强度越大, 在研究主题上越相近 人工智能近年来已成为最热门的领域之一, 在国家 十三五 规划 两会报告中也有体现 然而对于有志于涉足该领域寻找研究方向的人员而言, 面对海量的文献资源, 以简单的搜索往往不能快速把握行业发展趋势, 导致无法客观评价研究工作的价值, 经常出现无谓的退稿与拒稿, 浪费大量的时间和精力 借助可视化图谱工具, 挖掘人工智能领域的热点和知识基础, 有助于把握该领域研究前沿, 了解和梳理该领域知识发展脉络, 对科研人员选题和进一步的深入研究都有很强的指导作用 1 数据来源与方法 从 Web of Science( 以下简称 WoS) 平台的 SCI-Expanded 索引库收集了 2016 年发表在人工智能领域 (Computer Science, Artificial Intelligence) 且被中科院分区 (2015 年版 ) 分在一区 二区的期刊论文, 共计 6411 篇, 涉及 31 种期刊 其中一区有 8 种期刊, 这些期刊目前被 WoS 收录的 2016 年文献有 1044 篇,2012 年至 2016 年一区 8 种刊共有 4791 篇 ; 二区有 23 种期刊,2016 年有 5367 篇 中科院分区是根据期刊引证报告自然科学版 (JCR-Science) 每年发布的影响因子数据, 以三年平均影响因子为指标, 将每种 SCI 索引的期刊划归到一个学科大类中 ( 只有个别期刊被划到两个大类 ), 共设 13 个学科大类 人工智能领域的期刊多数属于工程技术大类 中科院分区一 二 三 四区的划分线分别为 5% 20% 和 50%, 因此一 二区的划分线比之 JCR 的四等分的划分标准要严格得多 目前国内普遍认可中科院分区大类一 二区的期刊, 在这些期刊上发表的论文被视为领域内的重要成果 因而本文以中科院一 二区期刊论文作为数据对象, 这些数据能够充分反映人工智能领域的国际研究前沿 VOSviewer 是一款基于文献题录信息构建可视化图谱的软件 [5], 它除了能将上述常见关系网络可视化外, 还能基于题录中的标题和摘要进行文本挖掘, 做出主题词共现图谱 相对其他图谱软件,VOSviewer 在主题聚类及可视化效果上做的比较清晰 CiteSpace 是美国陈超美教授团队开发的引文分析软件 [6], 用 Java 编写, 目前最新的版本是 5.0, 支持对主流数据库的题录数据的处理,4.2 版以上的版本支持的数据库有 Web of Science Scopus Pubmed Derwent CSSCI CNKI CiteSpace 提供了对研究主题的词频 词语时间趋势 词汇的突发性 词汇的网络属性等分析的功能 分析的维度有三类, 其一是文献共被引和耦合分析 其二是科研合作网络分析 其三是主题和领域共现分析 - 2 -

3 85 本文采用 CiteSpace 5( 版本为 5.0.R2.SE ) 进行文献共被引分析得到前沿研究的知识基础 CiteSpace 采用的谱聚类算法是一种图论算法, 非常适合分析引文关系, 可以避免普通聚类算法 ( 例如 K 均值算法 最大期望算法 ) 的局部最优问题 分析数据集为人工智能领域中科院一区的 8 种期刊近五年 (2012 年 年 ) 发表的论文, 共 4791 篇, 这些文献总共引用了 次参考文献 查找并阅读可视化图谱上的关键节点文献, 结合图谱给出的聚类关系, 就能从总体上了解研究领域的热点和基础知识 在 CiteSpace 中知识基础的聚类命名是通过从施引文献中提取的名词性术语确定的 2 结果与分析 2.1 人工智能领域知识基础 90 在 CiteSpace 5 中分析每年被引次数前 30 的文献, 以 1 年期为时间切片, 做出人工智能领域知识基础图谱 知识基础 (Intellecture base) 是由共被引文献集合组成的, 图 1 所显示的就是近五年人工智能顶级期刊论文的知识基础及其聚类, 也可以称其为 老热点 或者是 巨人的肩膀, 因为这些文献是目前前沿所要用到的, 它们仍然持续在为前沿做着贡献 图 1 8 种顶级期刊近五年共被引文献图谱 Fig. 1 Co-citation Map of 8 Core Journals papers in Five Years 引文年环代表某篇文章的引文历史, 年轮的整体大小反映论文被引用的次数 连线的颜色表示首次共被引的年代, 引文年轮的颜色代表相应的引文年代 一个年轮的厚度和相应时间区间内引文数量成正比 品红色的外圈标出了高被引 中心度较高的关键节点 图 1 没有选择聚类词型和聚类点类型, 因此做出的节点是知识基础对应的高被引参考文献 可以看到, 人工智能目前的知识基础文献主要在 2009 年至 2011 年分布, 相对其他领域来说知识更新得很快, 从这个角度也印证了人工智能领域近年来的快速发展 结合聚类信息, 可以把知识基础图谱分为 4 簇 再分析这些文献内容, 就可以对整个人工智能领域前沿的知识基础做一个简要综述 人脸识别 (Face Recognition) 属于生物特征识别中的一种, 由于在人类社会中有十分广泛的应用前景而最先被研究, 自上世纪 60 年代起至今已有 50 多年的历史 [7] 2009 年 John [8] Wright 等人首次提出了基于稀疏表示 (Sparse Representation) 的人脸识别, 因其对噪声有 - 3 -

4 很好的鲁棒性而大获成功, 开辟了人脸识别技术的一大方向 目前对这种方法的改进和应用仍然有很多, 从图上 Wright J (2009) 的年轮圈颜色上就能反应出来, 橙色代表的是 2016 年的引用, 黄色代表 2015 年引用 这篇文章目前在 IEEE 网站 (ieeexplore.ieee.org) 上被论文引用次数已达 3287 次, 被专利引用次数有 11 次 芝加哥大学教授 Pedro F. Felzenszwalb 是目标检测 (Object Detection) 研究方向的巨匠, 该方向是计算机视觉领域一直以来的研究热点 目标检测分为特殊物体检测和一般物体检测 特殊物体目标检测, 如人脸 行人的检测技术如前所述已经较为成熟, 对于一般物体, [9] 如一辆车 一只篮球, 会在运动中发生非刚性形变 Felzenszwalb, PF (2010) 这篇文章讲解的就是如何利用多尺度形变部件模型 (DPM) 来做一般物体的检测, 是目标类别检测最具影响力的方法之一 这篇文章目前在 IEEE 网站上被论文引用次数为 2382 次, 被专利引用次数也有 27 次之多 LIBSVM 是台湾大学林智仁等人开发设计的一个简单 有效的 SVM 模式识别与回归的开源软件包 [10] LIBSVM 可以解决 C- SVM v-svm ε-svr 和 v-svr 等问题, 包括基于一对一算法的多类模式识别问题, 目前拥有 Java Matlab C# Ruby Python R Perl Common LISP Labview 等数十种语言版本, 最常用的是 Matlab Java 和命令行的版本 软件里提供了很多默认参数, 利用这些默认参数可以解决很多问题, 并提供了交互检验 (Cross Validation) 的功能 在知识基础图上 Chang CC (2011) 代表的就是 LIBSVM, 处于最大聚类的中心附近, 可以看到节点的橙色圈很厚 在 ACM 网站上有 3162 次引用, 在 WoS 核心合集里被引用 1486 次, 其中 2014 年和 2015 年的被引次数分别是 243 次和 293 次, 而 2016 年的引用有 464 次, 可见 LIBSVM 的使用在 2016 年呈现爆发式的增长 采用 VOSviewer 对 LIBSVM 的近 1500 篇施引文献进行标题和摘要的文本挖掘, 并生成主题词共现的可视化图谱, 如图 2 所示 可见 LIBSVM 的使用主要在基因序列数据分类 ( 图上右下角 ) 目标检测的图像特征提取( 左下角 ) 运动人体检测与行为识别( 左上角 ) [11] 疾病诊断 ( 右上角 ) 四个领域, 其中基因序列数据分类的相关研究使用得最多 135 图 2 LIBSVM 的施引文献主题词图谱 Fig. 2 Key Word Thermodynamic Diagram for Citations to LIBSVM - 4 -

5 模式识别与机器学习 (ISBN: ) [12] 是机器学习领域的经典之作, 是大多数研究者的入门读物, 讲解得非常通俗易懂, 能帮助读者掌握一套基本的方法和思路 作者 Christopher M. Bishop 是微软剑桥研究院首席研究员, 也是爱丁堡大学计算机系教授 从图上我们看到这本书尽管已经 10 年了, 仍然是近年来许多数据挖掘 模式识别研究的重要基础 另外, 还有作为数据来源的加州大学欧文分校 (UCI) 机器学习数据集仓库, 从 2007 年至今已含有 300 多个数据集 以上这些构成了人工智能领域前沿最大一簇研究的知识框架 简述另外三簇研究前沿的知识基础, 一是土木工程 生物医学领域十分热门的脉冲神经网络 (Spiking Neural Networks) [13], 代表人物俄亥俄州立大学的 Hojjat Adeli [14] 二是进化多目标优化领域, 代表人物之一是埃塞克斯大学张青富 [15] 三是模糊系统理论 智能控制领域的非线性不确定系统的控制等, 代表人物之一是辽宁工业大学的佟绍成 [16] 2.2 人工智能领域热点 150 用 VOSviewer 做出 2016 年人工智能领域中科院一 二区期刊论文 (6411 篇 ) 的主题词聚类, 如图 3 所示 节点大小表示了主题词在文献摘要和标题中出现的次数, 主题词之间的关系以节点的疏密程度来表示 颜色代表了根据相似度计算得出的聚类 图 3 31 种期刊 2016 年论文的主题词聚类图谱 Fig. 3 Subject Words Clustering Map of Papers Published in 31 Top Journals in 图上共有 1671 个节点, 被聚为 7 类 将聚类的情况及出现最多的主题词列在表 1 聚类名称根据主题词和论文总结得出 表 年人工智能分类一 二区论文的主题词聚类 Tab. 1 Subject Words Clusters of Papers from the first or second quartiles journals in Computer Science, Artificial Intelligence Category 编号 聚类名 节点数 出现最多的前 10 个词 1 图像处理 503 descriptor pixel dictionary scene subspace matching projection camera patch sparse representation face recognition 2 进化计算 247 convergence genetic algorithm population optimization algorithm robot pso vehicle particle swarm optimization protocol demand - 5 -

6 3 控制 决策 通用算法 文本 生物医学 139 neural network control controller uncertainty delay stability dynamic numerical example synchronization simulation result decision agent criterium service interval risk product preference semantic game query vector machine elm feature selection mining extreme learning machine clustering algorithm rough set efficient classification algorithm user item community topic recommendation word text review social network document segmentation patient diagnosis neuron disease eeg wavelet brain segmentation method gene 图 3 清晰地反映了这 7 个聚类的关系, 生物医学与图像处理很紧密, 算法贯穿在整个图谱中, 但与图像和文本相结合并提到得较多 决策支持与进化计算 元启发式算法的关系比较近 目前神经网络在控制方面的研究最多 从节点数量上可以看出, 现在前沿中图像处理最热, 其次是进化计算, 这两个主题呈现出百家争鸣的态势 而控制和决策支持两个聚类, 是人工智能与其它学科领域交叉较多的部分, 向外发散的节点反映出它们与领域内核心问题有相对较低的相关性 控制和文本两个聚类的部分节点非常大, 说明在这两个研究方向的集中度很高, 大家都在做非常接近的主题 3 结论与探讨 本文通过两种可视化图谱工具,VOSviewer 和 CiteSpace 的结合使用, 对人工智能领域一 二区期刊近年来论文做了分析和挖掘 从研究前沿的知识基础图谱可以看到, 人工智能领域涵盖了丰富的内容, 涉及图像 文本 决策支持 启发式算法 控制 优化等 其中图像精度处理和神经网络控制优化是两大热点 知识基础图谱的挖掘揭示了一些基本的工具和方法, 它们就像枝繁叶茂的大树下面的根系一样滋养着整个领域 同时也看到几簇主要的知识基础彼此之间关联度很小 这些发现有助于相关研究人员把握人工智能领域研究前沿和热点 利用图谱工具发现热点的做法可以推广至专利领域, 工程技术人员通过大量专利的可视化分析就能快速掌握关键核心技术及其发展脉络 图书馆情报服务人员也可以借鉴这种方法, 在熟练使用图谱工具的基础上, 对其它研究领域做类似的分析, 推进情报服务的深度, 增加学科服务的内涵 致谢 180 本文作者感谢 2013 年度高等学校博士学科点专项科研基金 ( ) 的资助! 同时本文第一作者感谢同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系 15 级博士生张远健师兄的帮助和支持 [ 参考文献 ] (References) [1] 田军. 信息可视化分析工具的比较分析 -- 以 CiteSpace HistCite 和 RefViz 为例 [J]. 图书馆学研究, 2014, (14): [2] 王伟军. 信息分析方法与应用 [M]. 北京 : 清华大学出版社,

7 [3] 周奇志, 李秀霞, 程结晶. 区间分割概念格及其在作者共被引分析中的应用 [J]. 情报杂志, 2016, 35(9): [4] 殷希红, 乔晓东, 张运良. 基于引文耦合分析方法的相关词识别 [J]. 情报杂志, 2014, 33(7): [5] Van Eck N J, Waltman L. VOS: A New Method for Visualizing Similarities Between Objects[A]. Reinhold Decker, Hans-J. Lenz. Advances in Data Analysis[C]. Berlin: Springer, [6] 陈超美. 科学前沿图谱 [M]. 北京 : 科学出版社, [7] 谢文浩. 基于稀疏表示的人脸识别研究 [D]. 合肥 : 安徽大学, [8] Wright J, Yang A Y, Ganesh A, et al. Robust Face Recognition via Sparse Representation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009, 31(2): [9] Felzenszwalb P F, Girshick R B, Mcallester D, et al. Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2010, 32(9): [10] Chang C-C, Lin C-J. LIBSVM: A library for support vector machines[j]. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2011, 2(3): [11] 刘小菲. 支持向量机在 DNA 数据分析中的应用研究 [D]. 大连 : 辽宁师范大学, [12] Bishop C M. Pattern recognition and machine learning[m]. New York: Springer, [13] Ghosh-Dastidar S, Adeli H. A new supervised learning algorithm for multiple spiking neural networks with application in epilepsy and seizure detection[j]. Neural Networks, 2009, 22(10): [14] Weingardt R G. Hojjat Adeli[J]. Leadership & Management in Engineering, 2010, 10(10): [15] Zhang Q, Li H. MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2007, 11(6): [16] Tong S, Li Y, Li Y, et al. Observer-Based Adaptive Fuzzy Backstepping Control for a Class of Stochastic Nonlinear Strict-Feedback Systems[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 2011, 41(6):

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