趙學亮 王濤 王曉 張 楠 孫星愷,2 陸浩,6 王壇

基于文獻指標與合著網絡的《自動化學報》2011–2016年發(fā)表論文分析研究

趙學亮1,2,3王濤4王曉1張 楠3,5孫星愷1,2陸浩1,6王壇3,5

本文以《自動化學報》2011–2016年發(fā)表的文獻數據為依據,以定量與定性相結合的方式探索研究自動化學科領域研究動態(tài).首先,從發(fā)文量、影響因子、被引情況、下載量等指標角度對該刊過去6年的發(fā)展情況進行統(tǒng)計分析;隨后,通過對關鍵詞、論文作者與發(fā)文機構的數據挖掘,獲取并呈現自動化學科熱點研究領域、核心科研人員與機構;最后,構建作者合著網絡,并對核心子網絡的指標屬性進行深入解析,刻畫科研人員及機構間的合作關系.研究結果可為自動化領域科技工作者及關注自動化學科發(fā)展的人士了解學科動態(tài),加強學術交流,以及促進群體合作提供一定的參考.

自動化學科,文獻分析,合著網絡,知識圖譜

科技論文作為科研工作者發(fā)表研究成果與學術見解的重要載體,其內容直接反映了相關學科的研究進展和熱點.對特定學科領域科技論文的綜合深度分析,能夠為了解科研群體、把握學科態(tài)勢、制定科技政策提供有價值的參考.

近年來,利用自動化領域科技文獻對自動化學科發(fā)展進行的研究,已有一些重要工作.為跟蹤學科研究進展,了解科學研究前沿,把握科技發(fā)展動向提供了重要的科學依據.陸浩等[1]圍繞自動化領域5個子方向(控制理論與控制工程、模式識別與智能系統(tǒng)、導航制導與控制、檢測技術與自動化裝置、系統(tǒng)工程)2011—2013年的網絡文獻與數據資源,以科研知識圖譜的方式綜述了國內外自動化學科的發(fā)展情況.胡澤文等[2]基于不同數據源中《自動化學報》2008—2012年的文獻計量數據,從文獻計量學指標的角度分析了自動化學科領域的研究進展、研究主體和研究熱點.李超等[3]以2003—2012年國家自然科學基金資助項目統(tǒng)計及相關數據為依據,分析了2003—2012年間自動化領域科學基金項目的申請與資助情況,總結了科學基金對于自動化領域基礎研究的引導和支持作用.王晨等[4]分析了2013—2015年自動化學科國家杰出青年科學基金申請人代表性論著所屬期刊的影響力,指出需要建立新的充分符合各研究領域學科自身特點的期刊評估指標和學術成果評價體系.中國自動化學會在中國科學技術協會“學科發(fā)展研究”項目的支持下，定期組織撰寫“控制科學與工程”學科發(fā)展報告[5?8],以學科綜合報告和專題報告的形式系統(tǒng)性總結自動化領域的主要研究成果,并對自動化學科現狀和發(fā)展態(tài)勢進行概述、分析和展望.

《自動化學報》(以下簡稱“學報”)刊載自動化領域的高水平理論性和應用性科研成果,內容涵蓋自動控制、檢測技術、系統(tǒng)工程、模式識別、導航制導、智能系統(tǒng)等細分領域[9],是我國自動化學科領域具有代表性的高級綜合性學術期刊.鑒于此,本文以學報2011—2016年發(fā)表的論文數據為基礎,利用文獻計量學與復雜網絡的理論與方法,結合學術期刊相關評價指標,分析學報過去6年的出版與發(fā)展狀況;通過對論文主題、論文作者、作者機構等信息的統(tǒng)計分析,梳理自動化學科研究熱點與發(fā)展趨勢,挖掘核心科研人員與機構;構建作者合著網絡,呈現作者及機構間的合作關系.以期為自動化領域的科研人員了解學科動態(tài)、緊跟學術熱點、促進群體合作提供參考,亦為科研管理部門規(guī)劃決策提供依據.

本文以中國知網(CNKI)[10]的數據為基本數據源,以學報官網(www.aas.net.cn)發(fā)布的文獻信息作為比對數據集,經過數據清洗和處理,過濾目錄、目次、通告等非論文條目,最終得到有效的論文數據作為研究數據集.

1 綜合指標

1.1 發(fā)文量

學報2011—2016年刊發(fā)論文共計1329篇,篇幅12892頁.按照年度與期次的刊發(fā)論文數量統(tǒng)計與變化曲線如圖1所示.

從圖1可以看出,在過去的6年里,有3個年度(2012年、2013年、2016年)的最大刊文量都集中在當年第5期;2011年和2015年的最大刊文量發(fā)生在第1期(2011年第1期和第11期發(fā)文量并列最大);而2014年較為特殊,刊文量總體上處于逐期增長的趨勢;和其他年度相比,2013年各期的刊文量變化明顯,“震蕩”幅度較大,主要原因在于當年發(fā)表了3個?？?“網絡信息模式下復雜工業(yè)過程建模與控制”?？ⅰ翱刂瓶茖W學科發(fā)展戰(zhàn)略研討會約稿”?？?、“《自動化學報》創(chuàng)刊50周年”?？?.此外,除2013年第3期發(fā)表了9篇文章以外,其他各期的刊文量都在10(含)篇以上.6年間,平均每期的刊文量約為18.5篇(1329篇/72期),刊文量最大的是2014年第11期,為32篇,是最小刊文量(9篇)的近3.6倍.

圖1 學報2011–2016年各期發(fā)表論文數量統(tǒng)計與變化曲線Fig.1 Number of papers per issue between 2011 and 2016

圖2展示了學報2011—2016年年度刊文量、刊文總篇幅及平均刊文篇幅的變化情況.可以看出,刊文量與刊文總篇幅的變化基本一致,總體趨勢呈倒“V”型分布.2011—2014年,刊文量逐年上升,2014年達到頂峰,隨后逐年下降,到2016年時與2011年近似持平.6年間,平均每年的刊文量為221.5篇,總篇幅2148.7頁.2014年的總刊文量明顯高于其他年度,為304篇,是年度最小刊文量(178篇)的1.7倍;刊文總篇幅為2976頁,是年度最小刊文篇幅(1540頁)的1.9倍.

圖2 2011–2016年年度文獻量、總頁數及平均篇幅變化Fig.2 Number of papers and pages published,and the average paper length from 2011 to 2016

值得一提的是,年度平均刊文篇幅在過去6年間保持相對獨立,從8.65(2011年)升至10.94(2016年),呈現出逐年增長的趨勢.

1.2 影響因子

影響因子(Impact factor,IF)作為國際上通行的期刊評價指標,表示期刊評價前2年所發(fā)表論文的篇均被引用次數.它是衡量學術期刊影響力的一個重要指標,在一定程度上反映了期刊的學術水平與論文質量.根據中國科學技術信息研究所發(fā)布的年度《中國科技期刊引證報告(核心版)》[11],2011—2016年學報影響因子變化情況如圖3所示.

圖3 2011–2016年學報影響因子Fig.3 Impact factors from 2011 to 2016

可以看出,2011—2014年,學報影響因子保持逐年增長的趨勢,2014年達到頂峰,但2015年下降近0.48,降幅明顯.根據影響因子的計算方法(見下)[11],影響因子的下降與2014年學報發(fā)文量較大而論文的被引次數并沒有相應增加存在一定關系.2016年較2015年繼續(xù)下降0.057,這也是同樣的原因,預計2017年的影響因子會有所改觀.

由此可見,保持刊文量的相對穩(wěn)定對學報影響因子指標有積極的作用.

1.3 被引情況

引用次數在一定程度上體現了被引文章的創(chuàng)新性和貢獻量.通常情況下,文章的被引次數與該文章的貢獻成正比關系.根據CNKI的數據,截至2017年8月4日,學報2011—2016年發(fā)表的論文中,被引頻次在50次(含)以上的有49篇,其中前10篇論文信息見表1.

按年度統(tǒng)計,2011年發(fā)表的論文被引50次以上的有16篇,2012年發(fā)表的論文被引40次以上的有14篇,2013年發(fā)表的論文被引30次以上的有36篇,2014年發(fā)表的論文被引20次以上的有19篇,2015年發(fā)表的論文被引10次以上的有23篇.以上各年被引頻次排名前5的論文信息分別見表2～6.2016年發(fā)表的論文被引10次以上的有3篇,論文信息見表7.

值得注意的是,絕大多數高被引論文為綜述性文章,如學報2011—2016年發(fā)表論文被引前10(表5)中就有8篇為綜述,其他各年度被引頻次較高的論文也多為綜述.從表1可以看出,2011—2016年排名前10的文章被引均在100以上,且均在2013年(含)之前發(fā)表.其中,“機器人技術研究進展”(譚民等[12])、“模型預測控制—現狀與挑戰(zhàn)”(席裕庚等[13])被引達300次以上,尤其是“機器人技術研究進展”(譚民等[12])被引達到350次以上,充分反映出學術界和科技界對機器人技術的發(fā)展所給予的關注和重視程度.此外,袁勇等[14]于2016發(fā)表的“區(qū)塊鏈技術發(fā)展現狀與展望”被引達到50次,在短期內獲得這樣高的引用也顯示出區(qū)塊鏈技術的研究與應用所呈現的快速增長態(tài)勢.

表1 學報2011–2016年發(fā)表論文被引前10Table 1 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica between 2011 and 2016(Top 10)

表2 學報2011年發(fā)表論文被引前5Table 2 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica in 2011(Top 5)

表3 學報2012年發(fā)表論文被引前5Table 3 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica in 2012(Top 5)

表4 學報2013年發(fā)表論文被引前5Table 4 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica in 2013(Top 5)

表5 學報2014年發(fā)表論文被引前5Table 5 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica in 2014(Top 5)

表6 學報2015年發(fā)表論文被引前5Table 6 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica in 2015(Top 5)

表7 學報2016年發(fā)表論文被引前3Table 7 Most cited papers in the Acta Automatica Sinica in 2016(Top 3)

表8 學報2011–2016年發(fā)表論文全文下載量前10Table 8 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica between 2011 and 2016(Top 10)

表9 學報2011年發(fā)表論文全文下載量前5Table 9 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica in 2011(Top 5)

表10 學報2012年發(fā)表論文全文下載量前5Table 10 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica in 2012(Top 5)

表11 學報2013年發(fā)表論文全文下載量前5Table 11 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica in 2013(Top 5)

表12 學報2014年發(fā)表論文全文下載量前5Table 12 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica in 2014(Top 5)

表13 學報2015年發(fā)表論文全文下載量前5Table 13 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica in 2015(Top 5)

表14 學報2016年發(fā)表論文全文下載量前5Table 14 Most popular papers in the Acta Automatica Sinica in 2016(Top 5)

1.4 下載量

和引用次數相比,全文下載量能更及時地體現出文章的主題所受到的關注度及該文章本身的質量,綜述性文章在這方面表現尤為明顯.根據CNKI和學報官網的數據,截至2017年8月4日,學報2011—2016年發(fā)表的文章中,全文下載量超過5000次的論文有25篇,其中前10篇論文信息見表8.2011—2016年各年全文下載量前5的論文信息分別見表9～14.

從表8可以看出,學報2011—2016年發(fā)表論文全文下載量前10均為綜述性文章.結合被引前10的論文信息(表5),可以發(fā)現有5篇論文的被引頻次和全文下載量均排在前10,即“機器人技術研究進展”(譚民等[12])、“模型預測控制—現狀與挑戰(zhàn)”(席裕庚等[13])、“基于圖割的圖像分割方法及其新進展”(劉松濤等[15])、“AdaBoost算法研究進展與展望”(曹瑩等[16])、“網絡控制系統(tǒng)的最新研究綜述”(游科友等[17]).這5篇中有3篇為?？s稿,其中,“機器人技術研究進展”(譚民等[12])全文下載量超過25000次,遠遠領先于其他文章,這足以說明機器人技術在近幾年的火熱程度及強勁的發(fā)展勢頭.此外,全文下載量前10的文章中,除了3篇分別于2016年、2012年、2015年發(fā)表之外,其余7篇均在2013年發(fā)表,數量最多.這7篇文章里,有5篇為專刊約稿,2篇為自由投稿.由此可見,優(yōu)秀的?？逶磳μ嵘龑W報影響力發(fā)揮了重要作用.值得一提的是,“區(qū)塊鏈技術發(fā)展現狀與展望”(袁勇等[14])是2016年發(fā)表的唯一一篇進入全文下載量前10的文章,且下載量超過15000次,位居第三.

2 文獻分析

2.1 關鍵詞

關鍵詞作為表達文獻主題概念的詞匯,是論文總體內容的表征,能夠揭示學術研究的發(fā)展脈絡與方向.學報2011—2016年發(fā)表的論文中,共計有4715個關鍵詞,出現頻次在10次(含)以上的有24個,其中排名前10的關鍵詞見表15,它們在2011—2016年間的變化趨勢如圖4所示.

由表中數據可知,排名前10的關鍵詞主要集中在模式識別(“圖像分割”、“目標跟蹤”、“特征提取”、“支持向量機”),信號處理(“壓縮感知”、“稀疏表示”),控制理論(“非線性系統(tǒng)”、“模型預測控制”)和人工神經網絡(“神經網絡”、“深度學習”)領域,尤其以模式識別(圖像處理、計算機視覺等方向)領域的居多.這也在很大程度上反映了學報的稿源所屬研究領域的分布情況.值得注意的是,源于人工神經網絡研究的“深度學習”,近年來得到學術界和產業(yè)界的廣泛關注,尤其是“阿爾法圍棋”(AlphaGo)4:1戰(zhàn)勝人類圍棋高手引發(fā)了“深度學習”熱,并且熱度持續(xù)上升,它與“神經網絡”一起,在學報發(fā)表論文的關鍵詞前10名中占據2席.此外,無論是按總頻次還是作為第一關鍵詞出現的頻次,“圖像分割”、“目標跟蹤”、“壓縮感知”、“非線性系統(tǒng)”、“深度學習”等5個關鍵詞所屬的論文均具有可觀的數量,達5篇以上.

表15 學報2011–2016年發(fā)表論文關鍵詞前10Table 15 Most frequent keywords between 2011 and 2016(Top 10)

圖4 學報2011–2016年論文關鍵詞前10變化趨勢Fig.4 Trends of top 10 keywords from 2011 to 2016

從圖4可以看出,絕大多數關鍵詞在2011—2016年間經歷了不同程度的波動,變化范圍在0～8之間.但“深度學習”較為特殊,其在2015年突破零[18],并在2016年出現“井噴”.而且,學報2016年發(fā)表的論文標題中出現“深度學習”的就有10篇,這源于學報2016年發(fā)表了“AlphaGo”專題系列文章[19]和“語音圖文信息處理中的深度學習方法進展”專刊文章[20],就深度學習及其他相關技術的研究與應用進行分析和介紹.

2.2 論文作者

學報2011—2016年發(fā)表的1329篇中,共涉及來自986家機構的3278位作者.按照年度統(tǒng)計的作者數和機構數變化情況如圖5所示.因為作者數量和刊文量存在直接的關系,其變化情況與刊文量(圖2)基本一致.從圖中可以看出,機構數隨作者數的變化而變化.較為特殊的是,2013年的作者數比2012年高,但機構數反而比2012年低,這表明2013年有較大比例的作者來自同一單位.

圖5 學報2011–2016年論文作者和機構數量變化Fig.5 Number of authors and institutions from2011 to 2016

表16 學報2011–2016年作者發(fā)文量前10Table 16 Most productive authors between 2011 and 2016(Top 10)

2011—2016年在學報發(fā)表論文數量最多的前10位作者信息見表16.可以看出,每位作者的發(fā)文量都超過10篇(含),他們的發(fā)文量之和占學報6年總發(fā)文量的10%以上(135篇/1329篇).柴天佑(東北大學)的發(fā)文量最高,其次是王士同(江南大學),之后是王飛躍(中國科學院自動化研究所)和韓崇昭(西安交通大學).其中,中南大學有2位學者的發(fā)文量進入前10,即桂衛(wèi)華和陽春華.

若按第一作者身份發(fā)表的文章進行統(tǒng)計,發(fā)文量最多的前10位作者信息見表17.可以看出,韓敏(大連理工大學)發(fā)文量最高,其次是孫明軒(浙江工業(yè)大學),之后是李新德(東南大學).值得注意的是,南昌航空大學有2位學者進入前10,即儲珺和張桂梅;李新德(東南大學)、劉建偉(中國石油大學)分別發(fā)表5篇和4篇論文,且都是只以第一作者身份發(fā)表.

表17 學報2011–2016年第一作者發(fā)文量前10Table 17 Most productive fi rst-authors between 2011 and 2016(Top 10)

結合表16和表17可以看出,無論是按總發(fā)文量還是以第一作者身份的發(fā)文量,柴天佑、王飛躍、韓敏、孫明軒等4位學者均進入前10.

2.3 發(fā)文機構

2011—2016年發(fā)表論文作者所屬機構(簡稱發(fā)文機構)數量變化情況如圖5所示.需要說明的是,圖中的機構數是具體到部門的機構數量,同一高校(科研院所)的不同學院(實驗室、中心)視為不同機構.可以看出,每年的發(fā)文機構數量變化幅度較小,保持在200～300之間,年均發(fā)文機構數約為245家,這表明學報有較為穩(wěn)定的稿源機構.

將同一機構具體部門的發(fā)文數量合并計算,2011—2016年在學報發(fā)表論文10篇以上的機構有53家,發(fā)文量前10的機構信息見表18.

值得一提的是,以上機構都是我國自動化學科領域實力雄厚的著名高校和科研院所.其中,發(fā)文量位居首位的中國科學院自動化研究所是我國最早成立的國立自動化研究機構,其余9所均為全國重點大學,均為國家“雙一流”建設高校,均進入國家“211工程”建設,且其中8所亦是國家“985工程”建設高校,這也是學報稿源質量的一個重要體現和保證.

此外,還有部分論文作者來自產業(yè)界的研發(fā)部門,如微軟[20]、臉書[21]、諾基亞[22]、通用電氣[23]、豐田[24]、中航工業(yè)[25]、中國電科[26]、中國能建[27]等.這在一定程度上說明科研成果的應用性及其落地轉化逐漸受到自動化領域科研人員的關注和重視.

表18 學報2011–2016年機構發(fā)文量前10Table 18 Most productive institutions between 2011 and 2016

3 合作關系分析

學報2011—2016年發(fā)表的1329篇論文共涉及3278位作者.平均而言,每篇論文有2.5位作者;超過96%的論文由至少2位作者合作完成;除個別論文外,絕大多數論文的作者數都在6位以內,占論文總量的近99.5%;有1篇論文由9位作者合作完成,成為作者數最多的一篇[28].由此看來,合著情形在學報發(fā)表的論文中是十分普遍的.

本文基于學報2011—2016年發(fā)表的論文數據構建作者合著網絡,以網絡主要節(jié)點的拓撲關系來展開,從作者合著關系的維度分析科研人員間的合作關系,從而進一步體現機構間的合作.在作者合著網絡中,節(jié)點代表論文作者,若節(jié)點間存在連接則說明兩位作者至少合著過1篇論文.

采用的分析與評價指標有:度(Degree)、中介性(Betweenness centrality)、聚類系數(Clustering coeきcient).其中,節(jié)點的“度”是指網絡中連接該節(jié)點的邊的數目,值越高表示合作越廣泛;節(jié)點的“中介性”是指網絡中該節(jié)點存在于其他節(jié)點對之間關聯的最短路徑上的程度,值越高表明該節(jié)點對合作網絡的橋接能力越強;網絡的“聚類系數”用來描述網絡中的節(jié)點之間結合成團的緊密程度,值越接近1表明相鄰節(jié)點合作越緊密,越接近0表明相鄰節(jié)點之間聯系不密切.本文采用知識圖譜的方式,運用Cytoscape軟件[29]對網絡進行可視化分析.

根據學報2011—2016年發(fā)表的論文數據生成的作者合著關系網絡概圖如圖6(g)所示,它包含3278個節(jié)點,5390條邊,597個子網絡.從圖中可以看出,節(jié)點分布較為松散,連接性較弱,這符合學報作為綜合性學術期刊的定位,以及自動化作為大學科專業(yè)的特點,其研究范圍較廣,細分領域較多,相關科研人員遍布較為分散.圖中節(jié)點的度平均值(即合著人數平均值)為3.289.其中,柴天佑、王飛躍是合作最為廣泛的學者(度為20),緊隨其后的是韓崇昭(度為18).他們都是各自合作子網絡中的核心人物.

節(jié)點數量最多的前6個合作子網絡如圖6(a)～(f)所示,它們分別包含58、46、44、43、41、32個節(jié)點,各子網絡的屬性指標見表19.

圖6 作者合著關系網絡概圖及其中最大的6個合作子網絡Fig.6 The skeleton view of researcher-level coauthorship network and its six largest components

圖6中各網絡節(jié)點的形狀大小與其度值成正比.最大的子網絡C1如圖6(a)所示,是一種鏈型結構.網絡中節(jié)點的度平均值為4.103,聚類系數為0.723.度最大值為12(譚民、徐德),中介性最高為0.697(譚民).該網絡連接了以譚民、徐德、侯增廣等為代表的研究團隊,他們來自中國科學院自動化研究所等機構,主要研究方向集中于機器人控制、智能控制等.

第2大子網絡C2如圖6(b)所示,網絡的度平均值為3.783,聚類系數為0.573.度值最大為15,中介性最高為0.746,均為王士同.該網絡連接了以王士同、儲珺、張桂梅等為代表的科研團隊,來自于江南大學、南昌航空大學等機構,主要研究方向為人工智能、模式識別、圖像處理等.

第3大子網絡C3如圖6(c)所示,平均度值為3.727,聚類系數為0.762.度值最大為20,中介性最高為0.638,均為王飛躍.該網絡連接了以王飛躍為核心的研究團隊,來自于中國科學院自動化研究所等機構,主要研究方向為復雜系統(tǒng)的建模、分析與控制,智能系統(tǒng),社會計算等.

表19 節(jié)點數最多的6個子網絡屬性指標Table 19 Network topological measures for six largest components in author-level coauthorship network

第4大子網絡C4如圖6(d)所示,網絡中節(jié)點的平均度值為3.767,聚類系數為0.735.度值最大為18,中介性最高為0.734,均為韓崇昭.該子網絡連接了以韓崇昭、文成林、丁寶蒼等為代表的科研團隊,來自于西安交通大學、杭州電子科技大學等機構,主要研究方向為信息融合、目標跟蹤、預測控制等.

第5大子網絡C5如圖6(e)所示,在此子網絡中,節(jié)點的平均度值為5.317,聚類系數為0.836.度值最大為14,中介性最高為0.742,均為王越超.連接了以王越超、韓建達、伏云發(fā)、余正濤等為代表的科研團隊,來自于中國科學院沈陽自動化研究所、昆明理工大學等機構,主要研究方向為機器人系統(tǒng)、智能控制、智能信息處理等.

第6大子網絡C6如圖6(f)所示,該網絡中節(jié)點的平均度值為3.438,聚類系數為0.572.度值最大為20,中介性最高為0.855,均為柴天佑.連接了以柴天佑為核心的科研團隊,來自于東北大學等機構,主要研究方向為自適應控制,智能解耦控制,流程工業(yè)綜合自動化理論、方法與技術等.

以上各網絡中,度值最大的學者作為主要的知識傳播中心,連接了其所在合作子網絡中的絕大多數研究人員.結合表19和圖6可以看出,相對其他子網絡而言,子網絡C3、C5和C6特點較為明顯.C5的節(jié)點數在6個子網絡中排第5,但其所含邊數排第2,平均度值和聚類系數均位居首位,表明網絡中科研人員相互之間的合作較為頻繁;C3和C6中核心人員的度值在所有子網絡中排第1,且均遠大于其所在子網絡中其他節(jié)點的度值,體現出核心人員的領袖地位;特別是C6,其核心人員的中介性超過0.85,在6個子網絡中位居首位,領袖地位尤為明顯.

4 結語

本文基于《自動化學報》2011—2016年發(fā)表的文獻數據,從發(fā)文量、影響因子、被引情況、下載量等方面總體分析了學報過去6年的出版與發(fā)展狀態(tài);對關鍵詞、論文作者、發(fā)文機構進行深入解析,挖掘并梳理了自動化學科熱點研究領域、核心科研人員和科研機構;根據論文合著數據,構建了作者合著網絡,詳細分析了6個核心子網絡的指標特征,以知識圖譜的方式刻畫呈現了作者及其所在機構間的合作關系.所得結論有助于自動化領域的科研人員了解學科動態(tài),熟悉科研群體,加強學術交流;同時也可為關注自動化學科領域及學報發(fā)展的人士、為作者投稿提供一定的參考.

致謝

本文作者感謝中國科學院自動化研究所王飛躍研究員在此項工作開展過程中給予的指導和支持.

1 Lu Hao,Wang Fei-Yue,Liu De-Rong,Zhang Nan,Zhao Xue-Liang.Analytics of lastest research progress in automation discipline based on academic knowledge mapping.Acta Automatica Sinica,2014,40(5):994?1015(陸浩,王飛躍,劉德榮,張楠,趙學亮.基于科研知識圖譜的近年國內外自動化學科發(fā)展綜述.自動化學報,2014,40(5):994?1015)

2 Hu Ze-Wen,Wu Yi-Shan.Landscape of acta automatica sinica and automation domain—a visual analysis based on bibliometric indicators.Acta Automatica Sinica,2014,40(5):1016?1023(胡澤文,武夷山.從文獻計量學指標看《自動化學報》和自動化研究領域.自動化學報,2014,40(5):1016?1023)

3 Li Chao,Wang Cheng-Hong,Song Su,Lu Ren-Quan.Analysis on situation of national natural science foundation of China in automation domain during last decade.Acta Automatica Sinica,2013,39(4):461?468(李超,王成紅,宋蘇,魯仁全.自動化領域科學基金十年情況分析.自動化學報,2013,39(4):461?468)

4 Wang Chen,Mao Rui,Wang Cheng-Hong,Chen Yan.Analysis on representative papers of applicant for national natural science fund for distinguished young scholars in automation discipline.Acta Automatica Sinica,2017,43(9):1673?1676(王晨,毛銳,王成紅,陳妍.自動化學科國家杰出青年科學基金申請人代表性論著期刊影響力分析.自動化學報,2017,43(9):1673?1676)

5 China Association for Science and Technology,Chinese Association of Automation.2007–2008 Report on Advances in Control Science and Engineering.Beijing:Science and Technology of China Press,2008.(中國科學技術協會,中國自動化學會.2007–2008控制科學與工程學科發(fā)展報告.北京:中國科學技術出版社,2008.)

6 China Association for Science and Technology,Chinese Association of Automation.2010–2011 Report on Advances in Control Science and Engineering.Beijing:Science and Technology of China Press,2011.(中國科學技術協會,中國自動化學會.2010–2011控制科學與工程學科發(fā)展報告.北京:中國科學技術出版社,2011.)

7 China Association for Science and Technology,Chinese Association of Automation.2012–2013 Report on Advances in Control Science and Engineering.Beijing:Science and Technology of China Press,2014.(中國科學技術協會,中國自動化學會.2012–2013控制科學與工程學科發(fā)展報告.北京:中國科學技術出版社,2014.)

8 China Association for Science and Technology,Chinese Association of Automation.2016–2017 Report on Advances in Control Science and Engineering.Beijing:Science and Technology of China Press,2018.(中國科學技術協會,中國自動化學會.2016–2017控制科學與工程學科發(fā)展報告.北京:中國科學技術出版社,2018.)

9 Introduction to Acta Automatic Sinica[Online],available:http://www.aas.net.cn/CN/column/column105.shtml,May 16,2017.(自動化學報簡介[Online],獲取:http://www.aas.net.cn/CN/column/column105.shtml,2017年5月16日)

10 China national knowledge infrastructure[Online],available:http://www.cnki.net/,April 20,2017.(中國知網[Online],獲取:http://www.cnki.net/,2017年4月20日)

11 Institute of Scienti fi c and Technical Information of China.2012–2017 Chinese S&T Journal Citation Reports(Core).Beijing: Scienti fi c and Technical Documentation Press,2012-2017.(中國科學技術信息研究所.2012–2017年版中國科技期刊引證報告(核心版).北京:科學技術文獻出版社,2012–2017.)

12 Tan Min,Wang Shuo.Research progress on robotics.Acta Automatica Sinica,2013,39(7):963?972(譚民,王碩.機器人技術研究進展.自動化學報,2013,39(7):963?972)

13 Xi Yu-Geng,Li De-Wei,Lin Shu.Model predictive control—status and challenges.Acta Automatica Sinica,2013,39(3):222?236(席裕庚,李德偉,林姝.模型預測控制—現狀與挑戰(zhàn).自動化學報,2013,39(3):222?236)

14 Yuan Yong,Wang Fei-Yue.Blockchain:the state of the art and future trends.Acta Automatica Sinica,2016,42(4):481?494(袁勇,王飛躍.區(qū)塊鏈技術發(fā)展現狀與展望.自動化學報,2016,42(4):481?494)

15 Liu Song-Tao,Yin Fu-Liang.The basic principle and its new advances of image segmentation methods based on graph cuts.Acta Automatica Sinica,2012,38(6):911?922(劉松濤,殷福亮.基于圖割的圖像分割方法及其新進展.自動化學報,2012,38(6):911?922)

16 Cao Ying,Miao Qi-Guang,Liu Jia-Chen,Gao Lin.Advance and prospects of AdaBoost algorithm.Acta Automatica Sinica,2013,39(6):745?758(曹瑩,苗啟廣,劉家辰,高琳.AdaBoost算法研究進展與展望.自動化學報,2013,39(6):745?758)

17 You Ke-You,Xie Li-Hua.Survey of recent progress in networked control systems.Acta Automatica Sinica,2013,39(2):101?118(游科友,謝立華.網絡控制系統(tǒng)的最新研究綜述.自動化學報,2013,39(2):101?118)

18 Qiao Jun-Fei,Pan Guang-Yuan,Han Hong-Gui.Design and application of continuous deep belief network.Acta Automatica Sinica,2015,41(12):2138?2146(喬俊飛,潘廣源,韓紅桂.一種連續(xù)型深度信念網的設計與應用.自動化學報,2015,41(12):2138?2146)

19 Zhou Zhi-Hua.AlphaGo special session:an introduction.Acta Automatica Sinica,2016,42(5):670(周志華.AlphaGo專題介紹.自動化學報,2016,42(5):670)

20 Ke Deng-Feng,Yu Dong,Jia Jia.Guest editorial for special issue on deep learning for speech,text and image understanding.Acta Automatica Sinica,2016,42(6):805?806(柯登峰,俞棟,賈珈.語音圖文信息處理中的深度學習方法進展?？蜓?自動化學報,2016,42(6):805?806)

21 Tian Yuan-Dong.A simple analysis of AlphaGo.Acta Automatica Sinica,2016,42(5):671?675(田淵棟.阿法狗圍棋系統(tǒng)的簡要分析.自動化學報,2016,42(5):671?675)

22 Xie Yuan-Fan,Wu Yi-Hong,Fan Li-Xin.Bundle adjustment for scenes containing planes.Acta Automatica Sinica,2014,40(8):1601?1611(謝遠帆,吳毅紅,范力欣.含有平面結構場景的捆綁調整.自動化學報,2014,40(8):1601?1611)

23 Peng Yu,Luo Qing-Hua,Wang Dan,Peng Xi-Yuan.WSN localization method using interval data clustering.Acta Automatica Sinica,2012,38(7):1190?1199(彭宇,羅清華,王丹,彭喜元.基于區(qū)間數聚類的無線傳感器網絡定位方法.自動化學報,2012,38(7):1190?1199)

24 Guo Chun-Zhao,Yamabe T,Mita S.Drivable road boundary detection for intelligent vehicles based on stereovision with plane-induced homography.Acta Automatica Sinica,2013,39(4):371?380(郭春釗,山部尚孝,三田誠一.基于立體視覺平面單應性的智能車輛可行駛道路邊界檢測.自動化學報,2013,39(4):371?380)

25 Lin Quan,Zhao Fang,Luo Hai-Yong,Kang Yi-Mei.A wireless localization algorithm based on spectral decomposition of the graph laplacian.Acta Automatica Sinica,2011,37(3):316?321(林權,趙方,羅海勇,康一梅.基于圖譜分解的無線定位算法.自動化學報,2011,37(3):316?321)

26 Gui Zhen-Wen,Wu Ting,Peng Xin.A novel recognition approach for mobile image fusing inertial sensors.Acta Automatica Sinica,2015,41(8):1394?1404(桂振文,吳侹,彭欣.一種融合多傳感器信息的移動圖像識別方法.自動化學報,2015,41(8):1394?1404)

27 Huang Xiang,Chen Wei,Song Yun-Kui,Chen Zhi-Gang.Filter based resource demand estimation for on-demand provision.Acta Automatica Sinica,2014,40(5):942?951(黃翔,陳偉,宋云奎,陳志剛.面向按需供給的資源需求濾波估算方法.自動化學報,2014,40(5):942?951)

28 Wang Cong,Wen Bin-He,Si Wen-Jie,Peng Tao,Yuan Cheng-Zhi,Chen Tian-Rui,Lin Wen-Yu,Wang Yong,Hou An-Ping.Modeling and detection of rotating stall in axial fl ow compressors:part I—investigation on high-order M-G models via deterministic learning.Acta Automatica Sinica,2014,40(7):1265?1277(王聰,文彬鶴,司文杰,彭滔,袁成志,陳填銳,林文愉,王勇,侯安平.軸流壓氣機旋轉失速建模與檢測:I— 基于確定學習理論與高階Moore-Greitzer模型的研究.自動化學報,2014,40(7):1265?1277)

29 Cytoscape[Online],available:http://www.cytoscape.org/,May 22,2017.(Cytoscape[Online],獲取: http://www.cytoscape.org/,2017年5月22日)

A Literature Study on Acta Automatica Sinica During 2010 to 2016 with Bibliographic and Coauthorship Analysis

ZHAO Xue-Liang1,2,3WANG Tao4WANG Xiao1ZHANG Nan3,5SUN Xing-Kai1,2LU Hao1,6WANG Tan3,5

A quantitative and qualitative study on research developments in automation fi eld is conducted based on the papers published inActa Automatica Sinicaduring 2011 to 2016 from the aspects of productivity,citations,topics,usage,and coauthorship networks.The most productive authors,institutions,and the most cited papers,most popular papers,as well as the most frequent topics and their trends are identi fi ed and analyzed.Social network methods are employed for revealing collaboration patterns among contributors through author-level coauthorship.It is indicated that the automation fi eld has made tremendous progress andActa Automatica Sinicahas contributed signi fi cantly to accelerate the growth over that period.The fi ndings can help scientists in automation fi eld to understand research developments,enhance academic exchanges,and promote collaborations as well.

Automation fi led,bibliographic analysis,coauthorship network,knowledge graph

Zhao Xue-Liang,Wang Tao,Wang Xiao,Zhang Nan,Sun Xing-Kai,Lu Hao,Wang Tan.A literature study on Acta Automatica Sinica during 2010 to 2016 with bibliographic and coauthorship analysis.Acta Automatica Sinica,2017,43(12):2232?2243

2017-08-15 錄用日期2017-10-26

August 15,2017;accepted October 26,2017

國家自然科學基金(61533019,71232006,71701206)資助

Supported by National Natural Science Foundation of China(61533019,71232006,71701206)

本文責任編委劉德榮

Recommended by Associate Editor Liu De-Rong

1.中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室北京100190 2.中國科學院大學 北京 100049 3.中國自動化學會 北京 100190 4.國防科技大學系統(tǒng)工程學院 長沙 410073 5.中國科學院自動化研究所 北京 100190 6.北京理工大學計算機科學與技術學院北京100081

1.The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190 2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049 3.Chinese Association of Automation,Beijing 100190 4.The College of Information System and Management,National University of Defense Technology,Changsha 410073 5.Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190 6.The School of Computer Science and Technology,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081

趙學亮,王濤,王曉,張楠,孫星愷,陸浩,王壇.基于文獻指標與合著網絡的《自動化學報》2011–2016年發(fā)表論文分析研究.自動化學報,2017,43(12):2232?2243

DOI10.16383/j.aas.2017.y000007

趙學亮 中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室博士研究生;中國科學院自動化研究所,中國自動化學會工程師.主要研究方向為社會計算,智能信息處理.

E-mail:xueliang.zhao@ia.ac.cn

(ZHAO Xue-Liang Ph.D.candidate at The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences;engineer at Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,and Chinese Association of Automation.His research interest covers social computing and intelligent information processing.)

王 濤 國防科技大學系統(tǒng)工程學院講師.主要研究方向為社會計算,Web數據挖掘,人力資源解析.本文通信作者.

E-mail:wangtao@nudt.edu.cn

(WANG Tao Assistant professor at the College of Information System and Management,National University of Defense Technology.His research interest covers social computing,web data mining,and people analytics.Corresponding author of this paper.)

王 曉 中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室助理研究員.主要研究方向為社會計算,網群運動組織,社會網絡分析.

E-mail:x.wang@ia.ac.cn

(WANG Xiao Assistant professor at The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences.Her research interest covers social computing,cyber movement organizations,and social network analysis.)

張 楠 中國科學院自動化研究所,中國自動化學會高級工程師.主要研究方向為智能信息處理,社會計算.

E-mail:nan.zhang@ia.ac.cn

(ZHANG Nan Associate professor at Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,and Chinese Association of Automation.Her research interest covers intelligent information processing and social computing.)

孫星愷 中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室博士研究生.主要研究方向為數據挖掘,社會計算,學術智能.

E-mail:xingkai.sun@ia.ac.cn

(SUN Xing-KaiPh.D.candidate at The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences.His research interest covers data mining,social computing,and academic intelligence.)

陸 浩 中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室工程師,北京理工大學計算機科學與技術學院博士研究生.主要研究方向為知識自動化,社會計算,Web智能.

E-mail:hao.lu@ia.ac.cn

(LU Hao Assistant professor at The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Ph.D.candidate in the School of Computer Science and Technology,Beijing Institute of Technology.His current research interest covers knowledge automation,social computing,and web intelligence.)

王 壇 中國科學院自動化研究所,中國自動化學會工程師.主要研究方向為語言處理,統(tǒng)計分析.

E-mail:tan.wang@ia.ac.cn

(WANG Tan Engineer at Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,and Chinese Association of Automation.Her research interest covers language processing and statistical analysis.)