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人工智能生成内容技术在诸多领域的融合应用表现出巨大的发展潜力和应用价值，已成为学术研究的焦点。本文采用文献计量分析与知识图谱分析相结合的方法，从外部特征（年度发文情况、期刊分布情况、研究团队、研究机构）以及内部特征（关键词共现、聚类）两个维度，系统考察我国人工智能生成内容研究的演进历程、热点主题以及发展趋势，旨在为国内人工智能生成内容的理论研究和实践探究的发展提供科学理论依据、现实参考。
Abstract：Artificial Intelligence Generated Content(AIGC) technology has shown tremendous development potential and application value in various fields, making it a focus of academic research. The article adopts a combination of bibliometric analysis and knowledge graph analysis to systematically examine the evolution process, hot topics, and development trends of research on artificial intelligence generated content in China from two dimensions: external features(annual publication,journal distribution, research teams, research institutions) and internal features(keywords co-occurrence, clustering). The aim is to provide scientific theoretical basis and directional guidance for the theoretical research and practical exploration of AIGC in China.
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基本信息:
DOI：10.14064/j.cnki.issn1005-8214.20231225.001
中图分类号:TP18;G252
引用信息:
[1]杨敏然,张新兴,陶荣湘.现状与趋势：国内人工智能生成内容（AIGC）研究透视[J].图书馆理论与实践,2024,No.268(02):56-65.DOI:10.14064/j.cnki.issn1005-8214.20231225.001.
基金信息:
2020年广东省哲学社会科学规划青年项目“面向高校科技创新的图书馆专利服务体系建设研究”（项目编号：GD20YTS02）; 2020年度广州市教育局高校科研项目“粤港澳大湾区背景下广州高校图书馆知识共享空间建设研究”（项目编号：202032860）; 2023年广东省图书馆科研课题“高校图书馆未来学习中心建设研究”（课题编号：GDTK23048）的研究成果