特征工程研究领域发展趋势的可视化分析

马利星; 胡敏

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特征工程研究领域发展趋势的可视化分析

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为了解国内外关于特征工程的研究进展与态势、研究热点与现状,使用CiteSpace软件对中国知网CNKI和Web of Science核心合集数据库收录的研究主题为特征工程的173篇中文文献和555篇外文文献进行计量学分析与可视化处理.通过对年度发文量、研究国家、研究作者、文献关键词等进行分析,得出结论:自2015年以来本研究领域中外文发文数量持续增长.中国和美国的相关研究成果居多,约占文献总数量的64％.LeCun Y、Bengio Y、刘挺、林鸿飞是较有影响力的研究作者.国内的研究热点主要有协议识别、xgboost、深度学习.国外的研究热点主要有深度学习、迁移学习、实体识别.研究前沿是深度学习和因子分解机.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第4期|32-37|共6页
作者
马利星; 胡敏;
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作者单位

北京信息科技大学信息管理学院北京100192;

北京信息科技大学信息管理学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
机器学习; 深度学习; 特征工程; CiteSpace; 可视化分析;

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