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基于文献计量与知识图谱可视化的我国统计学核心期刊载文分析
被引量：
9
1
作者
韩兆洲
白月
陈协玲
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第14期115-118,共4页
文章运用文献计量学、知识图谱可视化等现代统计方法,对我国统计学核心期刊(CSSCI)的载文进行数量分析。通过文献计量研究,较全面地展示了我国统计学核心期刊载文在时间分布、期刊分布、基金资助、细分类别、高产作者及科研单位的分布情...
文章运用文献计量学、知识图谱可视化等现代统计方法,对我国统计学核心期刊(CSSCI)的载文进行数量分析。通过文献计量研究,较全面地展示了我国统计学核心期刊载文在时间分布、期刊分布、基金资助、细分类别、高产作者及科研单位的分布情况;通过知识图谱可视化研究,较全面地展现了统计学研究的热点问题、论文作者科研合作、合作关系网络等分布情况。研究结果较客观地展示了我国统计学科研究现状和发展动态。
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关键词
文献计量
知识图谱
核心期刊
统计学
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职称材料
人工智能赋能个性化学习:E-Learning推荐系统研究热点与展望
被引量：
31
2
作者
谢浩然
陈协玲
+1 位作者
郑国城
王富利
《现代远程教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期15-23,57,共10页
E-Learning领域的推荐系统在满足学习者个性化学习需求方面发挥着重要作用。近年来,国际上围绕E-Learning推荐系统开展的研究迅速增多。采用文献计量分析方法对该领域的研究进行系统分析,有助于为E-Learning推荐系统的高水平研究和高质...
E-Learning领域的推荐系统在满足学习者个性化学习需求方面发挥着重要作用。近年来,国际上围绕E-Learning推荐系统开展的研究迅速增多。采用文献计量分析方法对该领域的研究进行系统分析,有助于为E-Learning推荐系统的高水平研究和高质量应用提供镜鉴。综括而言,当前国际E-Learning领域的推荐系统研究热点及其演变趋势集中体现在6个方面:一是融合多种技术优势的混合推荐日益受到重视且逐渐成为主流。二是伴随技术支持下群体学习的多元发展,个性化推荐由关注个体推荐逐步转向关注群体推荐。三是随着大规模开放在线课程的流行,个性化推荐逐步突破小规模而面向大规模学习者群体,重视通过对海量学习资源和过程数据的搜集和挖掘而提供个性化推荐。四是从心理学层面关注学习者情绪变化,并据此构建上下文推荐系统,通过优化调整推荐内容不断促进学习者高效完成学习任务。五是在推荐功能上更加强调学习模型构建,重视提升学习者的深层次认知能力和促进有效学习。六是在先进技术的支持上,个性化推荐系统强调引入深度学习技术,不断优化其表征能力、融合效率和推荐效果。
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关键词
E-LEARNING
个性化推荐系统
个性化学习
人工智能
研究热点
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职称材料
题名
基于文献计量与知识图谱可视化的我国统计学核心期刊载文分析
被引量：
9
1
作者
韩兆洲
白月
陈协玲
机构
暨南大学经济学院统计学系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第14期115-118,共4页
基金
国家社会科学基金重点项目(15ATJ001)
文摘
文章运用文献计量学、知识图谱可视化等现代统计方法,对我国统计学核心期刊(CSSCI)的载文进行数量分析。通过文献计量研究,较全面地展示了我国统计学核心期刊载文在时间分布、期刊分布、基金资助、细分类别、高产作者及科研单位的分布情况;通过知识图谱可视化研究,较全面地展现了统计学研究的热点问题、论文作者科研合作、合作关系网络等分布情况。研究结果较客观地展示了我国统计学科研究现状和发展动态。
关键词
文献计量
知识图谱
核心期刊
统计学
分类号
G250 [文化科学—图书馆学]
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职称材料
题名
人工智能赋能个性化学习:E-Learning推荐系统研究热点与展望
被引量：
31
2
作者
谢浩然
陈协玲
郑国城
王富利
机构
岭南大学电脑及决策科学学系
中国香港教育大学数学与信息科技学系
中国香港都会大学科技学院
出处
《现代远程教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期15-23,57,共10页
基金
岭南大学学院研究基金“Facilitate Tree-Structured Topic Modeling via Nonparametric NeuralInference”(DB21A9)。
文摘
E-Learning领域的推荐系统在满足学习者个性化学习需求方面发挥着重要作用。近年来,国际上围绕E-Learning推荐系统开展的研究迅速增多。采用文献计量分析方法对该领域的研究进行系统分析,有助于为E-Learning推荐系统的高水平研究和高质量应用提供镜鉴。综括而言,当前国际E-Learning领域的推荐系统研究热点及其演变趋势集中体现在6个方面:一是融合多种技术优势的混合推荐日益受到重视且逐渐成为主流。二是伴随技术支持下群体学习的多元发展,个性化推荐由关注个体推荐逐步转向关注群体推荐。三是随着大规模开放在线课程的流行,个性化推荐逐步突破小规模而面向大规模学习者群体,重视通过对海量学习资源和过程数据的搜集和挖掘而提供个性化推荐。四是从心理学层面关注学习者情绪变化,并据此构建上下文推荐系统,通过优化调整推荐内容不断促进学习者高效完成学习任务。五是在推荐功能上更加强调学习模型构建,重视提升学习者的深层次认知能力和促进有效学习。六是在先进技术的支持上,个性化推荐系统强调引入深度学习技术,不断优化其表征能力、融合效率和推荐效果。
关键词
E-LEARNING
个性化推荐系统
个性化学习
人工智能
研究热点
Keywords
E-Learning
Personalized Recommender Systems
Personalized Learning
Artificial Intelligence
Research Hotspots
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于文献计量与知识图谱可视化的我国统计学核心期刊载文分析
韩兆洲
白月
陈协玲
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
9
在线阅读
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职称材料
2
人工智能赋能个性化学习:E-Learning推荐系统研究热点与展望
谢浩然
陈协玲
郑国城
王富利
《现代远程教育研究》
CSSCI
北大核心
2022
31
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