論文の概要: Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in
Libraries: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04573v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 07:33:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 14:14:02.405368
- Title: Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in
Libraries: A Systematic Review
- Title（参考訳）: 図書館における人工知能と機械学習の応用:システムレビュー
- Authors: Rajesh Kumar Das and Mohammad Sharif Ul Islam
- Abstract要約: 本研究の目的は,図書館における人工知能と機械学習の適用を探求する実証研究の合成を提供することである。
データはWeb of Science, Scopus, LISA, LISTAデータベースから収集された。
LIS領域に関連するAIとML研究の現在の状況は、主に理論的な研究に焦点が当てられていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As the concept and implementation of cutting-edge technologies like
artificial intelligence and machine learning has become relevant, academics,
researchers and information professionals involve research in this area. The
objective of this systematic literature review is to provide a synthesis of
empirical studies exploring application of artificial intelligence and machine
learning in libraries. To achieve the objectives of the study, a systematic
literature review was conducted based on the original guidelines proposed by
Kitchenham et al. (2009). Data was collected from Web of Science, Scopus, LISA
and LISTA databases. Following the rigorous/ established selection process, a
total of thirty-two articles were finally selected, reviewed and analyzed to
summarize on the application of AI and ML domain and techniques which are most
often used in libraries. Findings show that the current state of the AI and ML
research that is relevant with the LIS domain mainly focuses on theoretical
works. However, some researchers also emphasized on implementation projects or
case studies. This study will provide a panoramic view of AI and ML in
libraries for researchers, practitioners and educators for furthering the more
technology-oriented approaches, and anticipating future innovation pathways.
- Abstract（参考訳）: 人工知能や機械学習といった最先端技術の概念と実装が重要になってきており、学術、研究者、情報専門家がこの分野の研究に関与している。
この体系的な文献レビューの目的は、図書館における人工知能と機械学習の応用を探求する実証研究の合成を提供することである。
本研究の目的を達成するため,Kitchenham et al. (2009) が提案したガイドラインに基づいて,系統的な文献レビューを行った。
データはWeb of Science, Scopus, LISA, LISTAデータベースから収集された。
厳密で確立された選択プロセスに従って、最終的に32の論文が選択され、レビューされ、aiとmlドメインの応用と、ライブラリでよく使われるテクニックを要約した。
LIS領域に関連するAIとML研究の現在の状況は、主に理論的な研究に焦点が当てられていることを示している。
しかし、一部の研究者は実装プロジェクトやケーススタディも重視している。
この研究は、研究者、実践家、教育者のための図書館におけるAIとMLのパノラマなビューを提供し、より技術指向のアプローチをさらに進め、将来のイノベーションの道筋を予想する。
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