六十年来具有重要影响力和高引用量的机器学习研究综合研究

Aug, 2023

六十年来具有重要影响力和高引用量的机器学习研究综合研究

A Comprehensive Study of Groundbreaking Machine Learning Research: Analyzing Highly Cited and Impactful Publications across Six Decades

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Absalom E. Ezugwu, Japie Greeff, Yuh-Shan Ho

TL;DR通过对高被引机器学习论文进行综合评析，我们揭示了机器学习领域内最有影响力的论文、高被引作者以及合作网络。我们还发现了热门研究主题和最新受到关注的新兴话题，并对高被引论文的地理分布进行了分析，突显了某些国家在机器学习研究中的主导地位。通过为研究人员、政策制定者和实践者提供关于这一快速发展领域的主要进展和趋势的有价值的见解，我们的研究为它们提供了有价值的洞察。

Abstract

machine learning (ML) has emerged as a prominent field of research in computer science and other related fields, thereby driving advancements in other domains of interest. As the field continues to evolve, it is crucial to understand the landscape of highly cited publications to identi

machine learning bibliometric analysis citation analysis collaborative networks geographical distribution

发现论文，激发创造

非洲机器学习研究趋势：30 年统观与文献计量分析评述

本文对非洲地区机器学习研究的最新进展和相关应用进行了大量文献调查和关键的计量分析，以获取 2761 份机器学习相关文献，并通过科学引文索引扩展检索出发表于 903 种期刊的 482 项引用至少的文章。结果显示出当前机器学习研究的现状和未来趋势，并促进在非洲各地的不同研究机构之间的共同研究和知识交流。

Apr, 2023

通过机器学习在不断演化的知识图上预测高影响力研究主题

预测从未发表的研究想法的影响力，使用大型知识图谱结合语义网络和引用网络，通过机器学习准确预测未来的网络动态和新研究方向的影响。

Feb, 2024

NLLG 季度 arXiv 报告 09/23：当前最有影响力的人工智能论文是什么？

人工智能（AI）领域中，自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和计算机视觉（CV）是主要的研究方向和研究领域，此篇研究报告通过对 arXiv 上最引用的论文的分析，对数据集特征、关键词的流行程度和全球机构的分布进行了研究，发现 NLP 在研究中占主导地位，并且美国在相关论文中占据主导地位，而欧洲在最引用的论文中表现较差。

Dec, 2023

关于人工智能和机器学习的演化：朝着在顶尖人工智能会议上测量和理解影响力与领导力的方向发展

通过分析人工智能会议上发表的论文，我们深入了解了人工智能和机器学习的演变过程，以及研究人员的影响和领导力，得出了一些对于理解和衡量人工智能演化的新见解。

May, 2022

NLLG 季度 arXiv 报告 06/23：当前最有影响力的人工智能论文是什么？

该报告旨在通过识别与 NLP 和 ML 相关的最受欢迎的论文，为研究者和从业者提供一个快速指南，着重应对信息过载问题和了解当前趋势。最受引用的论文主要涉及 LLM 效率、评估技术、伦理考虑、有身体的机器人和 LLM 的问题解决，其中 NLP 相关论文最为具有影响力。

Jul, 2023

使用 DBLP Discovery 数据集分析计算机科学研究的现状

本论文使用计量学方法分析计算机科学的元数据，并使用交互式 Web 应用程序 CS-Insights 进行数据可视化，发现了计算机科学领域在过去两十年中出现了大量新的作者和出版物，会议论文的受欢迎程度下降，期刊文章的引用次数更高。

Dec, 2022

机器学习研究中编码的价值观

通过研究高度引用的机器学习论文，本文发现只有少数论文能够说明其与社会需要的联系，而且更少讨论负面潜力。同时，本文还发现，机器学习研究中经常突出强调的几个价值观，如性能、泛化、量化证据、效率、建立在过去的工作基础之上和创新性等，往往在支持权力集中方面存在着假设和影响。最后，作者发现高度引用的论文越来越多地与科技公司和精英大学有着紧密的联系。

Jun, 2021

人工智能研究的文献研究：全球概览与印度出现

通过科学映射方法的文献计量研究，本研究确定和评估了 2015-2020 年间人工智能研究的参考文献趋势。使用 Scopus 数据库收集了所需的数据，并进行数据转换和映射技术分析，结果显示神经网络和深度学习是顶尖人工智能研究论文的主题之一。

Jul, 2023

机器学习学术研究中令人担忧的趋势

本文研究机器学习的研究领域，在探讨了机器学习领域中出现的四种不良趋势的同时，提供了对应的解决方法和可能产生不良趋势的原因。

Jul, 2018

机器学习中的创新和词汇使用模式

本研究深入研究了机器学习研究演变的动态景观，利用隐狄利克雷分配方法识别了在机器学习领域中出现的关键主题和基本概念，通过综合分析追踪了这些主题的演化轨迹，并利用 Kullback-Leibler 散度度量方法量化研究贡献的新颖性和多样性，从而了解杰出研究人员的关键作用以及机器学习领域特定学术场所的重要性。

Nov, 2023