【摘 要】
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材料信息学利用以数据为中心的方法促进材料科学的发展，从现有的材料数据库中提取材料特征，使用机器学习进行新材料的预测和研究。从机器学习方法(有监督学习、无监督学习、主动学习和半监督学习)的角度，总结了各种学习方法在性能预测、结构预测和算法优化方面的相关研究进展，并对机器学习在材料科学研究中还未解决的问题和未来可能的发展热点进行了分析与展望。
【基金项目】
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国家自然科学基金（22078124）；
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材料信息学利用以数据为中心的方法促进材料科学的发展，从现有的材料数据库中提取材料特征，使用机器学习进行新材料的预测和研究。从机器学习方法(有监督学习、无监督学习、主动学习和半监督学习)的角度，总结了各种学习方法在性能预测、结构预测和算法优化方面的相关研究进展，并对机器学习在材料科学研究中还未解决的问题和未来可能的发展热点进行了分析与展望。
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