赖红波 赵逸维

摘 要：以Web of Science数据库中大數据背景下的人工智能相关文献作为数据样本，借助CiteSpace软件，对这一领域的研究分布、研究热点、前沿研究等进行分析。研究发现，美国在该领域具有绝对的领导力，中国缺少具有关键性的文献，并且形成了分别以中美为核心的两个合作子网络;该领域还没有出现具有关键性意义的研究;深度学习是这一领域的研究前沿。目前这一领域还只是大数据和人工智能两门学科的交叉，还没有出现能够使其成为新的边缘学科的趋势。分析结果有助于了解该领域的发展和现状，为后续的深入研究提供参考。

关键词：大数据;人工智能;共被引网络

中图分类号：TP18        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2020）15-0135-05

引言

人工智能和大数据是目前业界和学界都最十分热门的研究领域。韦氏词典将人工智能定义为：“机器模仿有智慧的人类行为的能力。”麦肯锡对大数据的定义是，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合[1];而我们平常更多的指的是对大数据进行的处理和分析[2]。

大数据在很大程度上对众多领域造成了巨大影响，包括传统的企业[3]，如制造业[4]等，也包括新兴的如人工智能[5]。大数据是人工智能的三大基础之一，其作为训练人工智能的“原材料”，能在很大程度上影响人工智能的学习效率和效果;反过来，人工智能的发展能大大地提高对数据的分析和处理能力。因此，两者之间有十分密切的联系，是互相交融、相辅相成的关系。……