《近十年我国深度学习研究现状与发展趋势研究》这篇论文主要针对2007年至2018年间中国知网(CNKI)数据库中关于深度学习的学术论文进行了深入分析，以揭示这一领域的研究现状和未来趋势。文章采用了多种可视化研究方法，包括共词分析、社会网络分析和聚类分析，以全面理解深度学习的研究热点和发展脉络。
论文通过在中国知网进行主题检索，筛选出445篇有效文献，这些文献涵盖了深度学习的各个关键方面。通过对这些文献的关键词统计，作者发现高频关键词主要集中在深度学习、卷积神经网络、人工智能、机器学习、特征提取等领域，表明这些是深度学习研究的核心领域。其中，深度学习一词出现频率最高，达到350次，反映了其在研究中的重要地位。
社会网络分析用于揭示深度学习研究中不同关键词之间的关联性。通过构建高频关键词的共词矩阵，可以直观地看到这些关键词的相互作用和内在联系。例如，深度学习与卷积神经网络、人工智能、机器学习等有着紧密的联系，这反映了深度学习在图像处理、智能决策等方面的应用。
接着，关键词的聚类分析揭示了深度学习研究的结构。通过将共词矩阵转化为相异矩阵，可以分析关键词间的相异程度，进一步理解各研究方向的独立性和交叉性。例如，深度学习与卷积神经网络、人工智能、机器学习等关键词的相异性较高，说明这些领域虽然有交集，但各有侧重。
综合以上分析，论文得出我国深度学习研究在过去十年间经历了快速的发展，主要集中在模型构建、算法优化、应用探索等方面。随着技术的进步，深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，且与其他学科如计算机视觉、人工智能、机器学习等产生了深度融合。未来，深度学习的发展趋势可能更加注重理论与实践的结合，解决实际问题，如在教育、医疗、自动驾驶等领域的应用。同时，随着大数据和高性能计算能力的提升，深度学习模型的复杂性和效率也将成为研究的重点。
这篇论文为我们提供了对中国深度学习研究的全面视图，有助于研究人员了解该领域的研究动态，为未来的研究方向提供了有价值的参考。
