Sepehr Noroozi Chakoli

该研究以科学计量方法分析Scopus与Web of Science中经PRISMA筛选后保留的269篇原始研究论文，发现决策仪表盘中可解释AI研究的知识核心由可解释AI、决策与深度学习三个概念构成，主题随时间从神经网络、支持向量机等经典机器学习转向可视化深度学习、可视化技术、信任与智能决策支持系统，并呈现从技术中心向以人与决策为中心演进的趋势。

该研究以科学计量方法分析Scopus与Web of Science中经PRISMA筛选后保留的269篇原始研究论文，发现决策仪表盘中可解释AI研究的知识核心由可解释AI、决策与深度学习三个概念构成，主题随时间从神经网络、支持向量机等经典机器学习转向可视化深度学习、可视化技术、信任与智能决策支持系统，并呈现从技术中心向以人与决策为中心演进的趋势。