摘要： 【目的/意义】将人工智能技术与可视化技术相结合，解析文章题名与摘要中包含的隐藏信息，为探索我国
图书情报领域的研究历史与现状提供全新研究视角。【方法/过程】从CNKI数据库中下载CSSCI来源期刊中图书情
报学领域的全部文章元数据148 956条，利用自然语言处理技术抽取题名与摘要中的标签、分类以及情感倾向，通
过统计、聚类、神经网络预测以及知识图谱等方法，绘制期刊下载与被引关系图、构建影响文献被引因素模型、研究
热点与情感倾向迁移图以及高质量文章的知识图谱等。【结果/结论】揭示了1957-2018年图书情报领域文献被引与
下载的关系，挖掘文献被引的影响因素，找出研究热点的变迁演化以及高被引文献的特征。