• 综合
  • 标题
  • 关键词
  • 摘要
  • 学者
  • 期刊-刊名
  • 期刊-ISSN
  • 会议名称
搜索

作者:

崔梓凝 (崔梓凝.)

摘要:

本文为了解国内外机器学习领域的研究状况,揭示该领域的研究热点,采用统计分析、共词分析等方法,运用CiteSpace5.7、HistCite和VOSviewer等文献计量软件,对Web of Science数据库中的核心合集中发表时间范围为2016年-2020年五年内标题为"machin~* learning"的文献数据进行时间分布、关键词分析,并从时间分布、空间分布和期刊发布三个维度来分析机器学习领域高被引文献特征,研究机器学习领域的研究态势。

关键词:

共词分析 文献计量学 机器学习

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学经济与管理学院

通讯作者信息:

电子邮件地址:

查看成果更多字段

相关关键词:

来源 :

电子技术与软件工程

年份: 2021

期: 17

页码: 202-203

被引次数:

WoS核心集被引频次: 0

SCOPUS被引频次:

ESI高被引论文在榜: 0 展开所有

万方被引频次:

中文被引频次:

近30日浏览量: 2

在线人数/总访问数:1320/2907619
地址:北京工业大学图书馆(北京市朝阳区平乐园100号 邮编:100124) 联系我们:010-67392185
版权所有:北京工业大学图书馆 站点建设与维护:北京爱琴海乐之技术有限公司