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机器学习（ML）和多标准决策（MCDM）是最近在许多不同领域中广泛使用的流行方法。由于这两种方法的使用越来越多，因此需要在该领域进行文献分析。在这项研究中，在2000年1月至2024年4月之间从科学网络（WOS）和Scopus数据库中检索的1189个出版物进行了一项扩展的作者分析分析。在最初的文献计量分析中，作为通用部分，使用Vosviewer程序使数据有意义。尤其是根据年的年份以及与关键字分析相关的关系进行的分析。此外，还确定了最常用的关键字，并确定了趋势的方向。在最初的文献计量分析期间，分析了308个出版物，从WOS数据库中检索了297个出版物，并从Scopus中检索了11个出版物。这项研究通过建立新的模型和类别作为文献计量分析的扩展部分，将自己与现有文献区分开来。使用这些模型和类别，我们试图回答有关研究人员如何一起使用ML和MCDM以及这些方法正在发展的方向的问题。在这种情况下，分析了不同研究领域中模型和类别的分布及其多年来的变化。本研究为研究人员提供了整合ML和MCDM技术时各种组合可能性的全面观点。
如何组合ML和MCDM技术：扩展的书目分析
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