运用python编程软件，通过函数拟合法，对人工智能领域现存的高价值论文进行识别和分析，得到高价值论文的共性特征。并以此类论文作为正向样本，通过机器学习技术中的分类预测方法，预测出潜在高价值论文；将潜在高价值论文与普通论文、零被引论文进行对比分析，深入探究三类论文之间的特征差异，从中总结出领域潜在高价值论文的特征，为更精确地识别潜在高价值论文提供依据，以期为国内人工智能领域的相关研究提供一定的建议和指导。

运用python编程软件，对Web of Science中人工智能领域的潜在高价值论文进行预测和特征分析。以文献为原始数据，利用函数拟合法，识别出其中存在的高价值论文，再通过机器学习技术，分类预测得出潜在高价值论文，并将识别出的潜在高价值论文与领域内的普通论文、零被引论文进行对比，挖掘潜在高价值论文的特征。为了系统化和定量化地对人工智能领域潜在高价值论文进行分析和研究，我们准备重点研究以下四个方面的内容：

①人工智能领域高价值论文的识别

通过Web of Science数据库搜索人工智能领域的相关文献，利用函数拟合法，基于拟合的函数对论文的引文曲线进行拟合，参照已公认的高价值论文的特征指标，识别出其中的高价值论文。

②高价值论文的特征分析和数据预处理

将识别出的高价值论文作为正向样本，利用文献的标题对原文及引文库进行合并，得到原文—引文库。基于该数据库，将各论文是否为开放文献等信息标记为0-1变量，并且对除了0-1变量以外的指标数据（如摘要长度指标）进行测度和归一化处理。

③潜在高价值论文的预测

通过机器学习技术中的分类预测方法，基于机器学习模型中的决策树、随机森林等模型，设计和实现人工智能领域潜在高价值论文的自动识别模型。将近年内的海量低被引论文放入模型之中，实现论文的自动识别和分类，从中识别出潜在高价值论文。

④潜在高价值论文、普通论文、零被引论文的特征差异分析

在识别出潜在高价值论文之后，对潜在高价值论文、普通论文、零被引论文之间的特征差异进行对比，从三类论文本身的研究内容、研究方向等属性和论文的关键词数量、文献篇幅等外部指标，多角度全面分析三类论文之间的特征差异，从中总结出潜在高价值论文的特征。

（1）在识别高价值论文时，对引文曲线进行先计算拟合度并判断对称轴位置是否符合要求，而非直接先进行曲线的批量拟合，从而提高在面对大量的数据时的识别效率；

（2）在拟合引文曲线时，为提高拟合值的准确性，保证后期识别的准确性，运用Python编程，采用最小二乘法计算误差，利用迭代的算法降低误差，使拟合参数达到最优化；

（3）引入机器学习中的分类预测方法，以高价值论文作为正向样本，实现潜在高价值论文识别模型的建模，并运用模型识别出人工智能领域现存的潜在高质量论文。

（1）技术路线

（2）拟解决的问题

       完善人工智能领域与图情领域数据分析的合作，旨在通过函数拟合方法识别高价值论文，通过机器学习方法预测和分析人工智能领域潜在高价值论文。

（3）预期成果

①对人工智能领域高质量论文、潜在高质量论文的识别方法和特征分析有较为完整和理性的认识；

②可以熟练掌握并应用python编程软件以及函数拟合和机器学习方法；

③可以熟悉掌握并应用机器学习中的分类预测模型，领悟扎根理论思想，提高对资料的敏感度，对科研理论进行理论评价；

④将所学的专业知识熟练应用于项目研究中，熟练利用专业建模软件解决实际的研究问题，项目参与人员的实践动手能力与科研能力得以明显提高；

⑤预期到2024年4月1日，在高水平期刊上发表1篇相关论文或申请1-2项软著。

研究期限：2023年4月-2024年4月

2023年4月-2023年6月

（1）组建团队，建立项目的研究规范，制定详细的工作计划，明确分工；

（2）文献检索与现有资料的整理，通过Web of Science数据库搜索人工智能领域的相关论文。利用函数拟合法，对论文的引文曲线进行拟合，参照公认高价值论文的特征指标，识别出其中的高价值论文。

2023年7月—2023年9月

将识别出的高价值论文作为正向样本，利用文献的标题对原文及引文库进行合并，得到原文—引文库。基于该数据库，通过标记0-1变量、归一化处理等方法，对论文的相关数据进行数据预处理。通过机器学习分类预测方法，基于决策树等模型，设计和实现人工智能领域潜在高价值论文的自动识别模型。将近年内的低被引论文放入模型之中，实现论文的自动识别和分类，识别潜在高价值论文，并撰写相关论文。

2023年10月—2023年12月

对潜在高价值论文、普通论文、零被引论文的特征进行对比，从三类论文本身的研究内容、研究方向等属性和论文的关键词数量、文献篇幅等外部指标，多角度全面分析三类论文之间的特征差异，从中总结出潜在高价值论文的特征，为未来识别潜在高价值论文提供理论依据。

2024年1月—2024年4月

撰写结题报告“基于函数拟合与机器学习模型的人工智能领域潜在高价值论文预测与特征分析研究”（20000字），提出有待进一步研究和解决的问题。