信息的爆炸式增长给多源数据融合研究提供了现实基础,使其在纳入数据范围与应用前景上不断拓展,而人工智能相关技术的发展更为其提供了创新的可能。为梳理多源数据融合研究的历史脉络、发展现状与前沿趋势,本文使用CiteSpace软件,面向中国知网和Web of Science(WOS)数据库中的相关研究,按年发文量、机构共现、作者共现、关键词共现、关键词聚类与突显词,对1992—2022年的文献进行可视化分析。结果表明,近年该主题下的中外研究逐渐走向成熟,在跨学科领域的概念统一和集成方法方面日渐拓展,进入大发展期。中文研究机构和作者网络相对松散,热点研究内容相对聚焦,集中在以数据融合为核心的信息融合、多源异构数据等方面,具有注重交叉性融合、算法优化、跨领域应用等特点。外文研究机构和作者网络相对成熟和稳定,热点研究内容更加广泛,包含多源信息融合、激光雷达数据等方面,具有注重异构整合、深度洞见等特点。未来,相关研究将伴随人工智能技术发展,深入更为多元的高级算法设计和特定场景应用。研究结果可帮助研究人员展开选题和前沿识别,助力研究质量提升与创新发展。
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